inventarisatie Digitale Informele Zorgdiensten en de...

Handreiking Zelfredzaamheid en ICT: inventarisatie Digitale Informele Zorgdiensten

en de potentie van Big Data en Open data

VISD is een programma van de VNG dat wordt uitgevoerd in samenwerking met KING

Dialogic innovatie ● interactie 2

Colofon

Disclaimer

Deze rapportage is zorgvuldig en met medewerking

van diverse partijen samengesteld; dit sluit eventuele

onvolkomenheden niet uit. Aan de inhoud kunnen

daarom geen rechten worden ontleend.

Opdrachtgever

Kwaliteitsinstituut Nederlandse Gemeenten (KING)

Publicatienummer

2014.023-1419

Datum

Utrecht, juli 2014

Contactadres

[email protected]


Inhoudsopgave

Samenvatting ............................................................................................. 5

1 Inleiding ............................................................................................... 7

1.1 Achtergrond ................................................................................................ 7

1.2 Doel- en vraagstelling .................................................................................. 8

1.3 Aanpak ....................................................................................................... 9

1.4 Leeswijzer ................................................................................................. 10

2 Inventarisatie Digitale Informele Zorgdiensten .................................. 11

2.1 Inleiding .................................................................................................... 11

2.2 Menukaart ................................................................................................. 12

2.3 Meta-analyse Digitale Informele Zorgdiensten ................................................ 14

2.4 Effecten in beeld ......................................................................................... 29

2.5 Conclusies en aanbevelingen ........................................................................ 33

3 Potentie Big en Open Data .................................................................. 36

3.1 Herkomst Big en Open Data ......................................................................... 36

3.2 Potentie voor Digitale Informele Zorgdiensten ................................................ 37

3.3 Uitdagingen en oplossingen Big en Open data ................................................ 40

3.4 Conclusies en aanbevelingen ........................................................................ 51

Bijlage 1. Groslijst Digitale Informele Zorgdiensten ................................. 59

Bijlage 2. Gesprekspartners ...................................................................... 62

Bijlage 3. Response en kenmerken respondenten online enquête ............ 63

Bijlage 4. Casebeschrijvingen Digitale Informele Zorgdiensten ................ 65

Case 1: BUUV Haarlem (www.buuv.nu) ..................................................................... 65

Case 2: Caren (www.carenzorgt.nl) .......................................................................... 71

Case 3: Constamed.nl (www.constamed.nl) ............................................................... 74

Case 4: EigenKrachtWijzer (www.eigenkrachtwijzer.nl) ............................................... 76

Case 5: Jalp Tilburg (www.JalpTilburg.nl) .................................................................. 79

Case 6: Kwikstart (www.kwikstart.nl) ....................................................................... 82

Case 7: Quli (www.quli.nl) ....................................................................................... 84

Case 8. Thuisarts (www.Thuisarts.nl) ........................................................................ 87

Case 9: WeHelpen (www.wehelpen.nl) ...................................................................... 92

Case 10: Zorgvoorelkaar.com (www.zorgvoorelkaar.com) ........................................... 95

Bijlage 5. Stappenplan gemeenten ........................................................... 99

Bijlage 6. Proeftuinen Big en Open data ................................................. 106

Proeftuin 1: Datapotentie BUUV ............................................................................. 106

Proeftuin 2: Koppelvlak Jalp Tilburg ........................................................................ 121

Bijlage 7: Datasets sociaal domein ......................................................... 127

Bijlage 8. Juridische regelingen .............................................................. 130


Samenvatting

Voor u ligt het rapport ‘Handreiking Zelfredzaamheid en ICT: inventarisatie Digitale

Informele Zorgdiensten en de potentie van Big Data en Open Data’. De naderende

decentralisaties, waaronder zorgen welzijn, doen een groter beroep op de

zelfredzaamheid van burgers en hun omgeving. Uitgangspunt daarbij is dat digitale

voorzieningen het probleemoplossend vermogen van burgers moeten vergroten. Om

gemeentes op weg te helpen biedt deze ‘handreiking’ overzicht in de beschikbare

menukaart, alsmede mogelijkheden om een Digitale Informele Zorgdiensten (hierna DIZ)

door te ontwikkelen met de inzet van Big en Open Data.

Menukaart Digitale Informele Zorgdiensten

Het eerste deel van het rapport (hoofdstuk 2) behandelt een inventarisatie van

verschillende typen DIZ’en. Deze dienstverlening is beschikbaar via websites en/of apps en

varieert qua geboden functionaliteit van oriënteren (informatieportaal,

vraagverhelderingsinstrument, sociale kaart) tot organiseren (informele marktplaats,

agenda, logboek) en zorgverlening (e-consult).

Vanuit een groslijst met ruim vijftig toepassingen zijn een tiental cases geselecteerd,

uitgewerkt en onderling vergeleken op doelstelling, doelgroep, organisatie en verschillende

prestatie-indicatoren. Qua doelstelling richten de meeste cases zich op het vergroten van

zelfredzaamheid van de burger. Daarnaast beogen dienstverleners en afnemers van een

DIZ vaak een kostenbesparing op formele zorg te realiseren. Andere nevendoelstellingen

binnen de geraadpleegde cases zijn het faciliteren van de participatiesamenleving,

vereenvoudigen van intermediaire werkprocessen en kwaliteitsimpuls van zorgverlening.

De geraadpleegde cases bieden oplossingen voor vraagstukken binnen het sociaal domein.

Daarbij worden er uiteenlopende doelgroepen bediend. Dienstverleners hanteren vaak

een geografische afbakening (bijv. inwoners van de gemeente Haarlem) en/of functionele

afbakening waarbij de plek van de gebruiker in de zorgketen (hulpvragers, mantelzorgers,

vrijwilligers, intermediairs en zorgprofessionals) centraal staat. Vaak vormt het vraagstuk

van een specifieke niche (jongeren jeugdzorg, autisme, cliënten thuiszorg) het vertrekpunt

voor de initiële uitrol waarna de initiatiefnemers er voor kiezen om te verbreden naar een

ruimere doelgroep. Belangrijk om te vermelden is dat een meerderheid van de

geraadpleegde cases een bredere focus kent dan ‘zorg en welzijn’.

De constellatie rondom een Digitale Informele Zorgdienst wordt verschillend ingericht,

onder meer in de vorm van een coöperatie waaraan publieke en private partijen

deelnemen. Bij de helft van de geraadpleegde cases is de gemeente betrokken bij de

organisatie, weliswaar in verschillende gedaantes (rollen). Bij de andere cases is er

sprake van een landelijke implementatieschaal dan wel een uitrol via zorginstellingen.

Middels burgerpanels, gebruikerstevredenheidsmeting en feedbackvoorzieningen

organiseren dienstverleners inspraak voor burgers al wordt dit door de respondenten

beperkt opgemerkt en gewaardeerd.

In hoofdstuk 2 worden de volgende prestatie-indicatoren gebruikt om de Digitale

Informele Zorgdiensten afzonderlijk en onderling te beoordelen:

Geboden functionaliteit: agenda, logboek, informele marktplaats, etc.

Gebruik en transacties: bereik, unieke gebruikers, hulpvragen, matches, etc.

Kosten en baten: initiële investering portaalhouder, kosten licentiekosten afnemer,

maatschappelijk rendement.


In lijn met eerdergenoemde doelstellingen, wordt hoofdstuk 2 afgesloten met een

beschrijving van daadwerkelijk (beperkt) waargenomen effecten, benoemd door

gemeenten, portaalhouders en eindgebruikers. Bijlage 5 biedt een stappenplan voor

gemeenten opgenomen die hen moet ondersteunen bij de selectie, aanschaf en

implementatie van een Digitale Informele Zorgdienst.

Potentie Big en Open Data

Het tweede onderdeel van de rapportage richt zich op de vraag: “Hoe kan de overheid de

markt faciliteren bij de ontwikkeling van succesvolle producten voor burgers, met name

met gebruik van open en big data?”. Hoofdstuk 3 behandelt de scheidslijn van beide

ontwikkelingen. Bij Open Data gaat het om het publiek ontsluiten van datasets (van

overheden) – die kunnen daarna door middel van Big Data technieken verder worden

geanalyseerd. Bij Big Data gaat het om het identificeren van patronen binnen grote

datasets. Meestal zijn dit eigen (gesloten) datasets van overheden en bedrijven. De

uitkomsten van Big Data analyses kunnen direct in het eigen operationele proces worden

toegepast, bijvoorbeeld om de efficiency te verhogen of om de kwaliteit van de

dienstverlening te verhogen. Ze kunnen ook worden gebruikt om een bedrijfsstrategie of

overheidsbeleid scherper te definiëren.

Ook voor het zeer specifieke domein van Digitale Informele Zorgdiensten hebben de

recente stormachtige ontwikkelingen rond Open Data en Big Data in theorie veel potentie.

Een DIZ kan, in theorie, gekoppeld worden met externe datasets of een (gedeelte) van

haar eigen data ter beschikking stellen aan derden. Louter op basis van eigen,

gestructureerde datasets zouden gemeenten al een schat aan informatie kunnen ontlenen

aan Big Data analyses. Deze kern van datasets kan verder worden verrijkt door ze te

koppelen met externe datasets. Dit kunnen eveneens gestructureerde datasets zijn (o.a.

CBS, NIVEL of RIVM) of ongestructureerde data (o.a. Facebook of Twitter). De potentie van

Big Data in het zorgdomein ligt onder meer in de mogelijkheid om vraag en aanbod beter

op elkaar af te stemmen, dat gepersonaliseerde dienstverlening mogelijk wordt en

potentiele problemen vooraf kunnen worden gesignaleerd.

Naast organisatorische, economische en technische uitdagingen (o.a. vindbaarheid,

toegankelijkheid, vertrouwen en vaardigheden) staan in hoofdstuk 3 diverse juridische

regelingen centraal die bepalen wat er moet, wat er niet mag en, binnen de ruimte die dat

laat, waarover (met) portaalhouders afspraken gemaakt kunnen worden om risico’s af te

dekken en belangen van derden te waarborgen. Daarbij is sprake van een veelheid van

juridische regimes die van toepassing zijn op het portaal en haar omgeving. De mengeling

van private en publieke partijen (leveranciers en afnemers) en de keuzes die er bestaan,

wat de vormgeving (publiek/privaat) van de portal betreft, maakt dit gecompliceerd, maar

zeker niet onontwarbaar. Het rapport adresseert verschillende aandachtspunten

(doelbinding, privacy, intellectueel eigendom, gebrekkige data, etc.) alsmede

daarbij diverse beschermingscomponenten (licentievoorwaarden, privacyreglement,

proclaimers etc.).

In de bijlage wordt een allereerste vingeroefening gedaan met de analyse van de data van

twee Digitale Informele Zorgdiensten, BUUV en Jalp. Bij deze proeftuinen worden enkele

statistische analyses getoond ter inspiratie van gemeenten en portaalhouders,

waaronder (beleids)analyses van ‘wederkerigheid’ en ‘nabijheid’, dan wel mogelijkheden

ter verbetering van de dienstverlening waaronder automatische aanbevelingen

(‘recommender’), doodlopende zoekpaden, veelvoorkomende zoekcombinaties (gestapelde

problematiek) dan wel een koppeling met externe data (wijk en -buurtgegevens,

vacatures, weer, nieuwsberichten, etc.).


1 Inleiding

1.1 Achtergrond

Gemeenten worden als gevolg van decentralisatie van Rijks- en provincietaken vanaf 1

januari 2015 volledig verantwoordelijk voor jeugdzorg, werk en inkomen en het

ondersteunen van zorg aan ouderen en mensen met een beperking. Op 8 juli 2014 heeft

de Eerste Kamer ingestemd met de nieuwe Wet maatschappelijke ondersteuning (Wmo)

2015 waarin dit geregeld wordt 1 . De decentralisatie van zorgen welzijnstaken gaat

gepaard met bezuinigingen hetgeen een groter beroep impliceert op zelfredzaamheid van

burgers en hun omgeving. Uitgangspunt bij deze veranderingen is dat digitale

voorzieningen het probleemoplossend vermogen van burgers moeten vergroten. Bovendien

kunnen informatie- en communicatietechnologieën (ICT) besparingen opleveren doordat zij

een geringer beroep op duurdere (professionele) zorg mogelijk maken.2 In onze ogen is dit

een verdedigbare veronderstelling, want steeds meer burgers – ook hulpbehoevenden –

gebruiken ICT (internet, computers, tablets, …). De drempel voor dit gebruik wordt ook

steeds lager, want toegang gaat meer en meer via ‘simpele’ en ‘smart’ devices zoals

smartphones en tablets. Ook worden meer zorgdiensten ontsloten via deze media. De

‘driver’ is dus meer dan alleen decentralisatie van taken.

Diverse burgergroeperingen en gemeenten experimenteren met de inzet van ICT ter

vergroting van zelfredzaamheid. Op initiatief van Digitale Steden Agenda (de Zorgende

Stad), het TransitieBureau Wmo (VWS/VNG), BZK en KING is de kennis en kunde van

koplopergemeenten gebundeld in de Toolkit Digitale Informele Zorgdiensten3 (DIZ, februari

2014). Deze toolkit draagt bij aan kennisuitwisseling tussen (kleine) gemeenten die profijt

kunnen hebben van kennis elders opgedaan en daarmee de toch al grote werklast als

gevolg van de decentralisatie van taken deels kunnen verminderen.

In navolging op deze Toolkit DIZ en een vooronderzoek door DSA onder gemeenten op het

gebied van ‘burgerparticipatie en ICT’ hebben gemeenten behoefte aan een overzicht van

bewezen ICT-toepassingen alsmede lessen voor gemeenten en burgers. Dit impliceert dat

de digitale toepassingen volgens de gebruikers bijdragen aan een grotere zelfredzaamheid.

Rondom een DIZ zijn in de praktijk verschillende actoren betrokken, waaronder de

portaalhouder (vaak een marktpartij) en de gebruiker (hulpzoekenden, professionals,

vrijwilligers, medewerkers van Wmo-loketten, etc.). In het kader van doorontwikkeling

zoekt KING naar mogelijkheden om de kwaliteit van digitale dienstverlening te verbeteren

door de inzet van ‘big en open data’. Daaronder verstaan we hier een beschikbare en zeer

grote gegevensset, zowel gestructureerd als ongestructureerd, zowel uit publieke als ook

private informatiesystemen. Het gaat hier om een deels onontgonnen terrein. Big en open

1 Rijksoverheid.nl (2014), ‘Van Rijn: de nieuwe Wmo 2015 is een feit’. Toelichting: Ouderen en mensen met een

beperking krijgen straks via de Wmo 2015 passende ondersteuning (begeleiding, dagbesteding en huishoudelijke

hulp) die ze in staat stelt om thuis te blijven wonen. Gemeente en cliënt gaan gezamenlijk de

ondersteuningsbehoefte en oplossingen zorgvuldig bespreken. De eigen mogelijkheden en behoeftes van de cliënt

en zijn mantelzorger zijn hierbij het uitgangspunt. Indien de burger het niet zelf of niet binnen de vertrouwde

omgeving kan oplossen, moet de gemeente passende ondersteuning bieden. Zie:

http://www.rijksoverheid.nl/nieuws/2014/07/08/van-rijn-de-nieuwe-wmo-2015-is-een-feit.html.

2 KING (2013), Eindadvies Verkenning Informatievoorziening Sociaal domein (VISD).

3 Digitale informele zorgdiensten bieden aan burgers/vrijwilligers functionaliteiten als een digitale agenda, logboek,

marktplaats, vraagverhelderingsinstrumenten en/of sociale kaart.

http://www.rijksoverheid.nl/nieuws/2014/07/08/van-rijn-de-nieuwe-wmo-2015-is-een-feit.html


data bieden grote kansen, maar eigenaars, gebruikers en applicaties/diensten hebben

elkaar nog niet altijd gevonden. Er is dus sprake van een zoekproces dat gefaciliteerd moet

worden.

1.2 Doel- en vraagstelling

Deze rapportage richt zich op professionals (bijv. informatiemanager gemeente,

portaalhouders, zorgverlener, etc.) en andere geïnteresseerden en heeft een tweeledig

doel:

1. Meta-analyse van beschikbare ICT-voorzieningen en zelfredzaamheidsapps (cases)

ter beoordeling van hun effectiviteit en efficiëntie. De resultaten dienen om burgers

en gemeenten te helpen bij hun selectie mede op basis van indicatoren over ICT

zelfredzaamheid.

2. Inzicht verschaffen in de wijze waarop de overheid de markt kan faciliteren bij de

doorontwikkeling van ICT-voorzieningen en zelfredzaamheidsapps voor burgers via

‘open en big data’.

De vraagstelling in dit onderzoek luidt4:

1. Welk typen Digitale Informele Zorgdiensten (DIZ) zijn beschikbaar? Wat is hun

bijdrage aan zelfredzaamheid van burgers (incl. vrijwilligers) en burgerparticipatie?

Met als deelvragen:

a. Welke type ICT-voorzieningen en zelfredzaamheidsapps zijn beschikbaar?

(par. 2.1 t/m 2.3; Bijlage 1 en 4)

b. Welke functionaliteiten bieden zij en aan welke doelgroep(en)? (par. 2.3)

c. Wat is de betrokkenheid van gemeenten, burgers en (lokale)

zorgaanbieders? (par. 2.3; Bijlage 5)

d. Welke indicatoren zijn er voor de beoordeling van de effectiviteit en de

efficiëntie? (par. 2.3 en 2.4)

e. Hoe beoordelen burgers en gemeenten de effectiviteit en efficiëntie van

‘ICT-voorzieningen en zelfredzaamheidsapps’? (par. 2.3 en 2.4)

2. Hoe kan de overheid de markt faciliteren bij de ontwikkeling van succesvolle

producten voor burgers, met name met gebruik van open en big data? Met als

deelvragen:

a. Welke categorieën van gegevens moeten worden ontsloten ter vergroting

van de zelfredzaamheid, de bijdrage aan de dienstverlening en de

betrokkenheid van burgers bij publieke vraagstukken? (par. 3.2; Bijlage 7)

b. Wat is de aard van de gegevens en wettelijke beperkingen die gelden voor

de verwerking van deze gegevens? (par. 3.3; Bijlage 8)

c. Welke statistische gegevens kunnen worden afgeleid als open data

beschikbaar zijn? (par. 3.2; Bijlage 6)

d. Welke informatiemodellen zijn beschikbaar voor gegevensuitwisseling,

welke moeten ontwikkeld worden? (par. 3.3)

e. Welke open standaarden zijn beschikbaar en geschikt voor de uitwisseling

van open gegevens? (par. 3.3)

f. Welke eisen moeten worden gesteld voor ontsluiting, gebruik en beveiliging

van de categorieën van gegevens? (par. 3.3)

g. Welke andere mogelijkheden naast open en big data kan de overheid

faciliteren voor de doorontwikkeling van DIZ? (par. 3.4)

4 Tussen haakjes staat de paragraaf waarin deze onderzoeksvraag hoofdzakelijk wordt beantwoord.


1.3 Aanpak

Voor het beantwoorden van de onderzoeksvragen hebben wij de volgende aanpak gevolgd:

1. Opstellen van een groslijst (zie ook Bijlage 1) van Digitale Informele Zorgdiensten

aan de hand van enkele verkennende gesprekken in het veld en een deskstudie

van verschillende bronnen (o.a. CMO Groningen, 20125; K2, 20136; KING, 20147;

NPCF, 20148) en voorbeelden die we via deze route op het spoor zijn gekomen

(sneeuwbaleffect).

2. Opstellen van een raamwerk voor de meta-analyse op basis van

beoordelingscriteria gerelateerd aan kenmerken van de dienstverlening (o.a.

looptijd, doelstelling, etc.), functionaliteiten en gebruik.

3. Selectie (zie kader ‘Selectieproces DIZ cases’), uitwerking en analyse van een

tiental cases. Tijdens het veldwerk is bij elke case, indien van toepassing, zowel de

portaalhouder als de betrokken gemeente geïnterviewd (zie gesprekspartners,

Bijlage 2). Indien beschikbaar zijn er ook aanvullende (evaluatie)rapporten en

gebruikersstatistieken geraadpleegd voor een extra beoordeling van effectiviteit en

efficiëntie per case.

4. Bij een viertal cases is aanvullend een webenquête onder gebruikers / bezoekers

afgenomen. De vragen zijn voorgelegd aan hulpvragers of diens

vertegenwoordiger9. Uiteindelijk hebben vier van de tien DIZ’en10 meegewerkt aan

de enquête, hetgeen een respons van 70 respondenten heeft opgeleverd.11

5. Via interviews met experts en datahouders zijn de toepassingsmogelijkheden en

valkuilen van Big en Open data geïnventariseerd. Hierop is vervolgens een

juridische toets uitgevoerd door een ervaren jurist in het domein van data en ICT.

6. Tot slot zijn er twee proeftuinen (BUUV en Jalp) geselecteerd en uitgewerkt12 om

de potentie van Big en Open data aan te tonen. De bijbehorende statistische

analyses en resultaten zijn opgenomen in Bijlage 6.

5 Centrum voor Maatschappelijke Ontwikkeling Groningen (2012), Online organiseren van burenhulp. Een

inventarisatie van digitale matchingsystemen voor vraag en aanbod.

6 K2 (2014), Veertig voorbeelden online hulp. K2 Brabants Kenniscentrum Jeugd.

7 KING (2014),Toolkit Digitale informele zorgdiensten. In opdracht van TransitieBureau Wmo (VWS/VNG), BZK, DSA

en KING.

8 NPCF (2014), Digitale Zorg Gids. De DZG bevat ongeveer 10.000 digitale zorgtoepassingen (vooral apps) gericht

op consumenten en (zorg)professionals. Zie website: http://www.digitalezorggids.nl/

9 Bij de vier zorgdiensten die medewerking hebben verleend, is de uitnodiging om deel te nemen aan de enquête

verspreid via banners, pop-ups, nieuwsbrieven en nieuwsberichten. Hierdoor is sprake van zelfselectie. Vanwege

deze route en bovenal de lage response is de gehanteerde steekproef niet representatief.

10 Dat “slechts” vier van de tien zorgdiensten medewerking verleende aan de webenquête heeft verschillende

redenen. Een enkele zorgdienst verricht zelf gebruikersonderzoek, enkele andere zorgdiensten houden geen e-

mailadressen bij of werken in het kader van de bescherming van privacy van bezoekers (het gaat om medische

informatie) niet mee aan dit soort onderzoek. Weer een andere zorgdienst verlangde een collectief besluit van de

leden en dat was in deze korte tijd niet te regelen.

11 Vanwege de lage response bij Jalp en Kwikstart zijn de resultaten van de webenquête voor deze twee

zorgdiensten niet apart uitgelicht. Deze resultaten worden wel meegenomen wanneer de enquêteresultaten voor de

vier diensten gezamenlijk (‘totaal’) aan de orde komen.

12 In overleg met KING en DSA zijn de proeftuinen BUUV en JALP geselecteerd. Na het verlenen van hun

medewerking, hebben de portaalhouders BUUV en BiblionetID een (geanonimiseerde) dataset ter beschikking

gesteld aan de onderzoekers van Dialogic. Beide analyses zijn in concept voorgelegd ter validatie.


Selectieproces DIZ-cases

Er bestaan vele Digitale Informele Zorgdiensten in alle soorten en maten. De analyse is dan ook begonnen met een

brede inventarisatie waaruit een groslijst met 54 DIZ’en is voortgekomen (zie Bijlage 1). Hierbij zijn de volgende

selectiecriteria gehanteerd:

Burger centraal: de DIZ biedt een oplossing bij een hulpvraag van een burger.13

Zelfredzaamheid: de DIZ faciliteert diens zelfredzaamheid: “de mate waarin burgers in staat zijn tot het

zelf kunnen oplossen van problemen en de mate waarin ze zelf de regie over hun eigen leven kunnen

voeren” (VISD, 2013)14.

Sociaal domein: bovengenoemde zelfredzaamheid is tenminste gerelateerd aan het domein zorg &

welzijn. In hoeverre een DIZ de andere decentralisaties jeugdzorg en arbeidsparticipatie ondersteunt is

incidenteel meegenomen.

Informele zorg: een combinatie van mantelzorg en vrijwilligerswerk in de zorg (nuldelijn). Tegenhanger

van professionele zorg.15

Digitale dienstverlening: de zorgdienst wordt tenminste digitaal via een (online) platform als een

websites of mobiele app aangeboden.

Functionaliteit: de DIZ biedt oplossingen in de vorm van een agenda, logboek, marktplaats,

vraagverheldering, sociale kaart, informatieportaal of e-consult.

Vervolgens zijn in overleg met KING en DSA uit deze groslijst 10 cases geselecteerd. De volgende criteria, indien

bekend, hebben deze selectie zo veel mogelijk geleid:

- Spreiding over functionaliteiten

- Aantal jaren actief

- Aantal (unieke) gebruikers

- Betrokkenheid van een gemeente

- Bereidheid tot medewerking aan het onderzoek

Het resultaat van deze selectie bestaat uit 10 cases: BUUV, Caren, Constamed, EigenKrachtWijzer, Jalp Tilburg,

Kwikstart, Quli, Thuisarts, WeHelpen en Zorgvoorelkaar. Zie Bijlage 4 voor een uitgebreide beschrijving van deze

cases.

1.4 Leeswijzer

Dit rapport bestaat uit de volgende hoofdstukken:

- Inventarisatie, beschrijving en meta-analyse van de geselecteerde Digitale

Informele Zorgdiensten (hoofdstuk 2).

- Beschrijving van de mogelijkheden van big en open data, inclusief een juridische

toets (hoofdstuk 3).

Elk hoofdstuk sluit af met een samenvatting van de belangrijkste conclusies en

aanbevelingen.

De bijlagen bestaan uit: een groslijst DIZ’en (Bijlage 1), overzicht van gesprekspartners

(Bijlage 2), achtergrondkenmerken respondenten gebruikersenquête (Bijlage 3),

uitgebreide beschrijvingen van de geselecteerde cases (Bijlage 4), een stappenplan voor

gemeenten (Bijlage 5), een beschrijving van twee ‘proeftuinen’ big en open data (Bijlage

6), een eerste verkenning van datasets m.b.t. het sociaal domein (Bijlage 7) en een

overzicht van aanverwante juridische regelingen (Bijlage 8).

13 In de selectie zijn tools buiten beschouwing gelaten die zich primair richten op burgerparticipatie (te breed) en

tools die primair gericht zijn op het faciliteren van zorgaanbod (indirecte bijdrage zelfredzaamheid, bijv. werving

van vrijwilligers).

14 KING (2013), Eindadvies Verkenning Informatievoorziening Sociaal domein (VISD).Een grote mate van

zelfredzaamheid betekent niet dat iemand alles ‘alleen’ (op eigen kracht) doet. Een grote mate van

zelfredzaamheid betekent dat iemand de organisatie van zorg (en andere aspecten) zelfstandig weet te organiseren

(en daar kunnen derden dan wel bij betrokken zijn).

15 VWS (2013), Informele zorg in Nederland, Een literatuurstudie naar mantelzorg en vrijwilligerswerk in de zorg.


2 Inventarisatie Digitale Informele

Zorgdiensten

2.1 Inleiding

Digitale Informele Zorgdiensten zijn ICT-toepassingen die aan burgers (of hun omgeving)

ondersteuning bieden bij het vergroten van hun zelfredzaamheid. Tabel 1 behandelt een

overzicht van functionaliteiten die daarbij van toepassing kunnen zijn.

Tabel 1. Functionaliteiten DIZ (deels gebaseerd op Landewé et al. (2014) Toolkit Digitale Informele Zorgdiensten).

Functionaliteit Omschrijving

Agenda een digitaal gedeelde agenda waarbij het afstemmen van taken, bezoek en informatie

mogelijk gemaakt wordt.

E-consult

een omgeving waar patiënten direct contact kunnen leggen met een zorgprofessional,

bijvoorbeeld via beeldbellen en/of chat.

Informatieportaal

dit betreft medische informatie op internet, bijvoorbeeld voor zelfdiagnose. De

informatie is gestructureerd, voorzien een korte samenvatting, praktische tips en

eventuele doorverwijzingen (hyperlinks) naar derden.

Informele marktplaats

een omgeving waar vraag en aanbod op individueel niveau samen wordt gebracht

(matches). Vrijwilligers/ mantelzorgers kunnen hier hun aanbod plaatsen en

cliënten/burgers hun vraag. Zij kunnen zelf op zoek gaan naar een match of worden

begeleid door intermediairs /vrijwilligers die deze match maken.

Logboek

een gedeelde notitiepagina van en voor een hulpvrager, waarbij alle betrokkenen een

kort verslag kunnen schrijven van de situatie rondom een cliënt. Een gebruiker kan

hierin ook zijn dagelijkse ‘gemoedstoestand’, verloop van klachten dan wel testwaardes

in kwijt. Hierdoor bouwt men aan een persoonlijk gezondheidsdossier.

Sociale kaart een sociale kaart biedt een lokaal overzicht van alle beschikbare aanbieders en hun

diensten op het gebied van het sociaal domein in eigen omgeving.

Vraagverheldering een instrument die aan de hand van vragen van de burger naar mogelijke oplossingen

verwijzen, zowel op het gebied van informeel als formeel aanbod.

Bovengenoemde functionaliteiten kennen meerdere implementatievormen (website en/of

mobiele app) en verschillen in de manier waarop zij zelfredzaamheid bevorderen. Sommige

toepassingen ondersteunen burgers die zich willen oriënteren (bijv. informatieportal,

vraagverheldering), terwijl anderen toepassingen burgers helpen bij het plannen en

organiseren (bijv. agenda, logboek) dan wel bij het makelen en schakelen van hulp

(bijv. informele markplaats, sociale kaart). Dat betekent overigens niet dat het ene

hulpmiddel ‘beter’ of ‘slechter’ is. Zij ondersteunen verschillende aspecten van

zelfredzaamheid.

Daarbij is het belangrijk om te onderkennen dat Digitale Informele Zorgdiensten meer

omvatten dan enkel een ICT-toepassing. Deze diensten kennen doorgaans een

achterliggende organisatie met redactie, helpdesk en/of intermediairs (bijv. sociale


makelaars), actief via zowel online en offline kanalen. Vaak vereisen deze zorgdiensten ook

(intensieve) samenwerking tussen zorgen welzijnsinstellingen, zorgprofessionals en

vrijwilligers en vragen om de nodige inhoudelijke kennis van zorg en welzijn.

2.2 Menukaart

In deze paragraaf introduceren we de tien Digitale Informele Zorgdiensten die wij in het

kader van dit onderzoek geselecteerd (zie selectiecriteria paragraaf 1.3) en

geïnventariseerd hebben. Zonder uitputtend te zijn, dienen deze cases een gemeente te

inspireren en informeren over het palet aan mogelijkheden (menukaart) en te verwachten

resultaten van dergelijke ICT-voorzieningen en Zelfredzaamheidsapps. De gehanteerde

informatie leiden wij af van de websites, de interviews en de webenquête die we onder

gebruikers van enkele zorgdiensten hebben afgenomen. Tabel 2 behandelt een korte

introductie, de volledige casebeschrijvingen staan in Bijlage 4. Paragraaf 2.3 vergelijkt de

doelen, doelgroepen, domeinen en andere relevante kenmerken van deze diensten.

Tabel 2. Overzicht van tien geraadpleegde Digitale Informele Zorgdiensten (cases)

Case Schermafbeelding Omschrijving

BUUV Haarlem

(zie voor volledige

casebeschrijving

Bijlage 4; case 1)

BUUV Haarlem is een informele marktplaats waar

burgers advertenties kunnen plaatsen (vraag en

aanbod). Alle inwoners van de gemeente Haarlem

behoren tot de doelgroep. De gemeente

(initiatiefnemer) wil met BUUV mensen aanspreken

op hun eigen kracht en een bijdrage leveren aan

leefbaarheid in Haarlemse wijken en het versterken

van sociale banden.

Caren

(zie voor volledige

casebeschrijving

Bijlage 4; case 2)

Caren biedt als digitaal familiezorgportaal

zelfregiemogelijkheden aan burgers. Het portaal van

ontwikkelaar NEDAP bevat een gedeelde agenda,

berichtenbox en notitiepagina. Caren beoogt, via een

netwerkbenadering, de communicatie te verbeteren

tussen cliënt, naasten en zorgprofessionals alsmede

de betrouwbaarheid van het zorgproces te verhogen.

Constamed

(zie voor volledige

casebeschrijving

Bijlage 4; case 3)

Constamed is een dienst waar mensen met

medische vragen, die zij normaal via een bezoek aan

de huisarts stellen, op een eenvoudige en snelle

manier online aan huisartsen kunnen stellen.

Constamed kent twee doelgroepen, namelijk

huisartsen die een online consult kunnen geven en

iedereen met een minder urgente medische vraag

die online gesteld kan worden.

EigenKracht-

Wijzer Almere

(zie voor volledige

casebeschrijving

Bijlage 4; case 4)

EigenKrachtWijzer is een website waar bezoekers

zelfstandig hun (hulp)vraag (over wonen, werk, zorg

en welzijn) kunnen formuleren en kunnen verkennen

welke oplossingsrichtingen mogelijk zijn met

eventuele doorgeleiding naar relevante instellingen.

Het instrument helpt bezoekers een beter inzicht te

krijgen in hun eigen situatie.


Jalp Tilburg

(zie voor volledige

casebeschrijving

Bijlage 4; case 5)

Jalp Tilburg is een digitaal Wmo-loket voor inwoners

en professionals. Jalp bevat tips en informatie over

zorg, welzijn en inkomensondersteuning. Hiermee

wil de gemeente Tilburg haar inwoners informeren

over wat ze zelf kunnen doen of waar ze hulp

kunnen vinden in hun omgeving (vrijwilligers of

formele instanties). Ontwikkelaar BiblionetID koppelt

Jalp in Tilburg met de sociale kaart G!DS en

marktplaats WeHelpen.

Kwikstart

(zie voor volledige

casebeschrijving

Bijlage 4; case 6)

Kwikstart biedt jongeren overzichtelijke informatie

over onder meer wonen, geld, werk, school,

gezondheid en verzekeren. Het gehanteerde

jeugdperspectief moet jongeren uit de jeugdzorg

meer toerusten op hun stap naar zelfstandigheid. De

doelgroep bestaat voornamelijk uit ‘careleavers’ in

de leeftijd van 16 t/m 23 jaar. Daarnaast is een

groot deel van de inhoud van Kwikstart relevant

voor alle jongeren en hun opvoeders.

Quli

(zie voor volledige

casebeschrijving

Bijlage 4; case 7)

Quli is een digitaal hulpmiddel om de gezondheid en

gezondheidszorg te ondersteunen of te verbeteren.

‘Quality of Life’ (Quli) is een oplossing die de patiënt

regie geeft over zijn eigen zorg door gebruik te

maken van de mogelijkheid om informatie vast te

leggen en te delen op het juiste moment met de

juiste mensen. Men is gestart met een pilot gericht

op mensen met een autistische aandoening, maar

dat is later breder getrokken naar alle

zorgconsumenten in Nederland. Thuisarts

(zie voor volledige

casebeschrijving

Bijlage 4; case 8)

Thuisarts is een informatievoorziening met

eenvoudige teksten van ziektebeelden. Vaak staan

er filmpjes, plaatjes of tekeningen bij met uitleg of

instructies. Deze informatie kan gebruikt worden

voor, tijdens of na een consult. Doelgroep van

Thuisarts is iedere Nederlandse burger. NHG

beschouwt Thuisarts als een kerntaak om haar leden

(huisartsen) te ondersteunen in de communicatie

met hun patiënten.

WeHelpen

Groningen

(zie voor volledige

casebeschrijving

Bijlage 4; case 9)

WeHelpen is een informele marktplaats waar alle

inwoners van Nederland een hulpvraag kunnen

stellen en / of hulp kunnen aanbieden. Naast vraag

en aanbod voorziet WeHelpen in ondersteuning van

mantelzorgers. Deze hulpvragen reiken verder dan

alleen welzijn en zorg. De coöperatie WeHelpen kent

partners, zoals gemeenten, verzekeraars,

pensioenfondsen en welzijns- en zorginstellingen.

Zorgvoorelkaar

Geldrop-Mierlo

(zie voor volledige

casebeschrijving

Bijlage 4; case

10)

Zorgvoorelkaar is een sociale marktplaats voor

vrijwillige en professionele hulp waar vragers en

aanbieders van hulp met elkaar in contact kunnen

komen. De marktplaats richt zich op het gehele

domein van de Wmo (vooral welzijn, zorg in mindere

mate). De marktplaats moet daarmee bijdragen dat

iedereen de hulp en aandacht krijgt die hij of zij

nodig heeft. Mensen met een persoonsgebonden

budget kunnen hier ook professionele zorg inkopen.


2.3 Meta-analyse Digitale Informele Zorgdiensten16

In deze paragraaf vergelijken we bovengenoemde tien cases afzonderlijk en onderling op

basis van hun verschillende kenmerken en prestaties. Hieronder bespreken we in

afzonderlijke deelparagrafen achtereenvolgens de waargenomen kenmerken en prestaties

ten aanzien van de volgende (categorieën van) indicatoren:

A. Doelstelling

B. Doelgroep

C. Dienstverlening

D. Functionaliteit

E. Gebruik

F. Kosten en baten

G. Gebruikerstevredenheid

A. Doelstelling

Externe doelstellingen

Alle Digitale Informele Zorgdiensten richten zich op het vergroten van de zelfredzaamheid

van hun doelgroepen. Dat is niet verwonderlijk, want daarop zijn deze cases geselecteerd

in het kader van deze analyse. Desondanks bestaan er wel accentverschillen in de doelen

die deze diensten daarbij nastreven. Tabel 3 geeft aan welke focus we binnen de

geraadpleegde cases hebben waargenomen ten aanzien van de naderende decentralisaties

op het gebied van zorg & welzijn, jeugdzorg en arbeidsparticipatie.

Tabel 3. Welke decentralisatie staat centraal binnen de geraadpleegde Digitale Informele Zorgdiensten? (legenda:

X=aandachtsgebied; (X)=beperkt aandachtsgebied of gepland)

Zorg & Welzijn Jeugdzorg

Arbeids-

participatie Overig

BUUV Haarlem X (X)

X

Caren X

Constamed X

EigenKrachtWijzer

Almere X X X

Jalp Tilburg X X X

Kwikstart X X X X

Quli X X

(X)

Thuisarts X

WeHelpen

Groningen X (X) (X) X

Zorgvoorelkaar

Geldrop-Mierlo X (X)

X

16In de casuïstiek staat, indien van toepassing, een gemeente centraal waar de desbetreffende toepassing is

geïmplementeerd. Deze schaal heeft als voordeel dat de prestaties afgezet kunnen worden tegen een afgebakende

populatie (alle inwoners van die gemeente). Hoewel exemplarisch, hebben de geraadpleegde gemeenten ook een

inschatting gegeven van hun lokale implementatie en aanpak. De waargenomen prestaties kunnen afwijken van

het landelijke beeld van de desbetreffende Digitale Informele Zorgdienst.


Uit de gesprekken blijkt dat de meeste informele zorgdiensten zich nadrukkelijk richten op

het verbeteren van zelfredzaamheid op het vlak van Zorg en Welzijn. Andere diensten

hanteren een breder perspectief en beogen de zelfredzaamheid ook op het terrein van

jeugdzorg, arbeidsparticipatie of daarbuiten (‘overig’) te stimuleren. Hierbij dient

opgemerkt te worden dat de gemeente vaak zelf kan kiezen welke accenten (scope) ze wil

opnemen binnen de Digitale Informele Zorgdienst die ze afneemt. Een goed voorbeeld

hiervan is Jalp Tilburg waar men nu bezig is met verbreding van de vraagverheldering van

enkel Wmo naar jeugdzorg en arbeidsparticipatie. Dit vraagt om andere informatie en het

opnemen van extra organisaties in achterliggende sociale kaart.

Informatieportaal Kwikstart adresseert veel onderwerpen die buiten de drie naderende

decentralisaties vallen (categorie ‘overig’), waaronder wonen, studiefinanciering,

verzekeringen. Uit de casebeschrijving van BUUV (zie Bijlage 4; case 1) blijkt eveneens dat

op deze informele marktplaats veel advertenties terugkomen die - op het eerste oog - niet

gerelateerd lijken te zijn aan één van de decentralisaties (bijv. tuinieren, hobby, etc.).

Sinds aanvang richt BUUV zich niet alleen op zorg, want iedereen met een vraag of aanbod

kan meedoen. Binnen de filosofie van BUUV past de gedachte dat ‘eenvoudige matches’

later kunnen leiden tot zorggerelateerde ondersteuning omdat er terugkerende contacten

en relaties tussen de bewoners ontstaan. Onze webenquête onder BUUV-gebruikers

bevestigt deze bredere focus. Men stelt een hulpvraag vanwege klussen in en om het huis

(23%), gezelschap (18%), begeleiding bij vervoer (10%) en boodschappenservice (10%).

Uit de gehanteerde categorisering van advertenties blijkt echter niet de aanleiding achter

een hulpvraag, immers men kan een hulp in de huishouding zoeken uit oogpunt van gemak

of omdat hij/zij hiertoe zelf (tijdelijk) niet in staat is, de zogenaamde kwetsbare burger.

Interne doelstellingen

Hoewel het vergroten van de zelfredzaamheid – een duidelijk extern georiënteerd doel -

voor vrijwel alle diensten leidend is, zien we ook meer intern georiënteerde doelstellingen.

Dat zijn doelstellingen die bijdragen aan de effectiviteit en efficiëntie van portaalhouders,

zorgaanbieders en gemeenten. Voorbeelden hiervan betreffen het reduceren van de

formele zorgvraag (o.a. Thuisarts, Caren, Quli), het geven van een kwaliteitsimpuls aan de

medische informatie op internet (Thuisarts) of het ondersteunen van werkprocessen van

zorgprofessionals en intermediairs (Caren, Quli, Constamed, Jalp, EigenKrachtWijzer,

Zorgvoorelkaar). Het zal duidelijk zijn dat deze externe en interne doelstellingen niet

noodzakelijk op gespannen voet staan met elkaar.

B. Doelgroep

Doelgroepen en doelstellingen zijn nauw verweven. Doelgroepen zijn echter meer

beweeglijk dan doelstellingen. De reden is dat een dienst wel een bepaalde doelgroep kan

afbakenen, maar het vraagt extra inspanning om een dergelijke afbakening te bereiken.17

Een nadere analyse van de doelgroepen – op basis van websites en de interviews – leert

dat de zorgdiensten voor doelgroepen verschillende afbakeningen hanteren, namelijk (1)

geografisch, (2) functioneel en/of (3) specifiek. Het zal duidelijk zijn dat één dienst zowel

doelgroepen op basis van geografische als functionele afbakeningen kan hebben. Hieronder

17 Informele zorgdiensten zijn (via websites, apps) doorgaans voor elke internetgebruiker (wereldwijd) toegankelijk.

Het gevolg is dat een informele zorgdienst ook bezocht en gebruikt wordt door personen die buiten de officiële

doelgroep vallen. Voor sommige informele zorgdiensten moeten gebruikers zich registreren en dan kan er door de

aanbieder gecontroleerd worden of iemand binnen de doelgroep valt.


volgt een toelichting. Deze subparagraaf wordt afgesloten met de gebruikerskenmerken die

we hebben waargenomen op basis van de enquête.

Geografische doelgroepafbakening

De helft van de geraadpleegde informele zorgdiensten zijn verbonden aan een specifieke

gemeente of een groep van gemeenten. Voorbeelden hiervan zijn BUUV, Zorgvoorelkaar,

WeHelpen, Jalp en de EigenKrachtWijzer. In het laatste geval heeft een gemeente besloten

samen te werken met een dienstenaanbieder en worden er binnen een gemeente

afspraken gemaakt met (zo veel mogelijk) zorgen eventueel andere instellingen om mee

te werken aan deze lokale informele zorgplaats. Inwoners worden dan met hun vraag

doorgeleid naar een instelling in de buurt (of de sociale marktplaats concentreert zich

geografisch). Dat gebeurt niet in niet-deelnemende gemeenten. De afbakening is niet altijd

even hard. In principe kan elke bezoeker de vragenlijst op de EigenkrachtWijzer (zie het

kader) invullen en daarmee inzicht krijgen in de eigen situatie. De ingevulde vragenlijst

kan echter alleen doorgeleid worden naar een (zorg)instelling indien de respondent in één

van de deelnemende gemeenten woont. De zorgdiensten Thuisarts, Kwikstart en

Constamed hanteren geen gemeente-afbakening en richten zich op heel Nederland.

Functionele doelgroepafbakening

De leverancier van de Digitale Informele Zorgdienst (hierna portaalhouder) bedient in de

praktijk meerdere typen gebruikers. Tijdens het ‘keukentafelgesprek Wmo 2015’ wordt het

netwerk van een hulpvrager in kaart gebracht om te bepalen wat hij/zij binnen de eigen

omgeving kan oplossen. Doorgaans hanteert men hier een functioneel perspectief. Ook

informele zorgdiensten bakenen doelgroepen af op basis van hun plek in de ‘zorgketen’.

Het gaat dan om (van binnen naar buiten) de volgende vijf doelgroepen:

- Hulpvrager: een burger (particulier) die zichzelf helpt (eigen kracht) dan wel hulp

zoekt in zijn/haar omgeving. In sommige gevallen gaat het om een cliënt van een

zorginstelling.

- Mantelzorger: een naaste, doorgaans familie of vrienden van een hulpvrager.

- Vrijwilliger: een vrijwilliger die zijn of haar diensten gratis of tegen een kleine

onkostenvergoeding aanbiedt, doorgaans met beperkte of geen officiële

kwalificaties.

- Intermediair: professional werkzaam bij een gemeente (bijv. wijkteam),

vrijwilligersorganisatie of Digitale Informele Zorgdienst (bijv. sociaal makelaar) die

makelen en schakelen om

een hulpvrager te

verbinden met

hulpaanbod.

- Zorgverlener: een

gekwalificeerde

zorgverlener (bijv. een

huisarts of

wijkverpleegkundige) die

een betaalde formele

dienst aanbiedt. Deze kan

verbonden zijn aan een

organisatie of als

zelfstandig professional

(ZZP) actief zijn.


Uit onderstaande tabel blijkt dat bovengenoemde doelgroepen feitelijk in vrijwel alle

zorgdiensten aan bod komen, maar het zwaartepunt kan wisselen.

Tabel 4: Doelgroep(en) die zijn waargenomen per case (legenda: X=aandachtsgebied; (X)=beperkt aandachtsgebied

of gepland)

Zorgverlener Intermediair Vrijwilliger Mantelzorger Hulpvrager

BUUV Haarlem (X) X X X X

Caren X

X X

Constamed X

X

EigenKrachtWijzer

Almere (X) X

X X

Jalp Tilburg (X) X X X X

Kwikstart

X

X X

Quli X X X X

Thuisarts (X)

X

WeHelpen

Groningen (X) X X X X

Zorgvoorelkaar

Geldrop-Mierlo X X X X X

Alle geraadpleegde cases rekenen tenminste hulpvragers tot hun doelgroep. Met name

toepassingen als Thuisarts, Kwikstart, Eigenkrachtwijzer en Jalp Tilburg geven de burger

(praktische) informatie waarmee hij mogelijk zichzelf kan helpen (bijv. ‘oorzaken van

slaapproblemen’). Toepassingen als Caren en Quli zijn bij uitstek geschikt voor de

communicatie tussen mantelzorger en zorgverlener (afstemming en overdracht). In het

geval van BUUV worden intermediairs bediend via een aparte module (inlog) op de

website. Bij de informele marktplaatsen BUUV, WeHelpen en Zorgvoorelkaar zijn naast

burgers ook vrijwilligers met name een expliciete doelgroep.

Burgers die in aanmerking komen voor een persoonsgebonden budget (pgb) kunnen bij

Zorgvoorelkaar tevens hun zorg ‘inkopen’. Men kan hier een hulpvraag plaatsen (bijv.

verpleegkundige hulp, persoonlijke verzorging, begeleiding en huishoudelijke hulp) en met

de geselecteerde zorgverlener zelf afspraken maken over tarieven en betaling. Op de

portalen van WeHelpen en BUUV is geen ruimte voor een commerciële zorgverlener (incl.

ZZP). Bij een toepassing als Constamed wordt eveneens een zorgverlener (huisarts) op

afstand geraadpleegd. In feite is een dergelijk ‘e-consult’ formele zorg waarbij een huisarts

indien van toepassing een declaratie kan indienen bij een zorgverzekering.

Specifieke doelgroepafbakening

Dit betreft informele zorgdiensten die zich op een duidelijk afgebakende doelgroep richten

die samenhangt met leeftijd of een aandoening. Zo richt Kwikstart zich expliciet op

jongeren in de leeftijd 16 tot en met 23 jaar die de jeugdzorg gaan verlaten (zogenaamde

‘careleavers’). Quli richtte zich oorspronkelijk op autisten, maar heeft de doelgroep

inmiddels verbreed. Constamed is bedoeld voor minder urgente medische vragen waarbij

een fysiek bezoek aan de huisarts wellicht niet aan de orde is. Thuisarts richt zich op

mensen die informatie zoeken voor, tijdens of een na een consult van de huisarts.


Achtergrondkenmerken gebruikers

Op basis van de webenquête kunnen we vaststellen wat een eindgebruiker van een Digitale

Informele Zorgdienst kenmerkt. Hieronder vatten we enkele eigenschappen samen (zie ook

bijlage 3):

- Een ruime meerderheid (81%) van alle respondenten is vrouw.

- De gemiddelde leeftijd bedraagt 57 jaar met een ‘uitschieter’ voor BUUV, namelijk

64 jaar. Dit past in het beeld dat ouderen een meer kwetsbare groep vormen wat

betreft zelfredzaamheid en dus ook vaker een beroep zullen doen op informele

zorgdiensten.

- Gelet op het type huishouden doen relatief meer alleenstaanden een beroep op

een informele zorgdienst.

- De helft van de respondenten (50%) heeft geen kinderen, familie of vrienden

op wie zij een beroep kunnen doen.

- Gebruikers zijn over het algemeen wat hoger opgeleid. Dit hangt wellicht samen

met het hoger internetgebruik onder hoogopgeleiden. Daarnaast kunnen zij

mogelijk ook beter hun weg weten te vinden in de (digitale) zorg.

- De (medische) aanleiding van respondenten varieert sterk of ontbreekt in

sommige gevallen. Bij BUUV classificeert men zich relatief vaak als ‘chronisch’.

Thuisarts kent een gebruikersgroep met een kleiner aandeel chronische zieken en

relatief groot aandeel acute of preventieve zorgvragers.

- In het kader van wederkerigheid blijkt dat ongeveer 37% van de respondenten

naast hulpvrager zelf ook vrijwilliger e/o mantelzorger is.

C. Dienstverlening

Tabel 5 behandelt enkele kenmerken van de tien geraadpleegde Digitale Informele

Zorgdiensten ten aanzien van hun dienstverlening en organisatorische opzet:

Tabel 5. Kenmerken van de geboden dienstverlening

Case Looptijd

(in mnd.)

Schaal

uitrol Aantal klanten Platform Eigenaar

Business

Model

BUUV Haarlem 44 Lokaal 4

gemeenten Website

Gemeente

Haarlem Licentie

Caren 60 Lokaal 100

zorginstellingen Website

NEDAP

Healthcare Freemium

Constamed 5 Landelijk n.v.t. Website en

app Constamed

Declaratie arts

(gepand 2014)

EigenKracht

Wijzer Almere 96 Lokaal

6

gemeenten Website

Stichting

EKW Ledenbijdrage

Jalp Tilburg 21 Lokaal 52

gemeenten Website BiblionetID Licentie

Kwikstart 4 Landelijk n.v.t. Website en

app

Kinder-

perspectief Eigen fonds

Quli 12 Lokaal 20

zorginstellingen Website Coöperatie Licentie

Thuisarts 27 Landelijk n.v.t. Website en

app NHG Contributie

WeHelpen

Groningen 6 Lokaal

28

gemeenten

Website en

app Coöperatie Lidmaatschap

ZorgvoorElkaar

Geldrop-Mierlo 34 Lokaal

25

gemeenten Website

ZorgVoor-

Elkaar Licentie

Hieronder bespreken we de verschillen die we hebben waargenomen bij bovengenoemde

indicatoren.


Looptijd

Qua looptijd (in maanden) blijkt dat sommige toepassingen pas net gelanceerd zijn terwijl

anderen zorgdiensten al meerdere jaren beschikbaar zijn voor burgers en hulpverleners.

Kwikstart is bijvoorbeeld met 4 maanden een duidelijke nieuwkomer, terwijl Caren al 6 jaar

beschikbaar is voor zorginstellingen en hun cliënten. Uiteraard heeft dit gegeven

consequenties voor de prestaties die zijn behaald in termen van aantal websitebezoekers,

geregistreerde gebruikers en afgehandelde transacties (hulpvragen, matches, etc.).

Implementatieschaal

In lijn met eerder genoemde geografische doelgroepenafbakening, zien we verschillen in de

schaal waarop een toepassing wordt uitgerold. Hierbij draait het om twee varianten,

namelijk landelijk dan wel een lokale implementatie bij gemeenten of zorginstellingen.

Ondanks het feit dat een toepassing via internet wereldwijd beschikbaar is, zien we dat

makers en afnemers vaak een lokale invulling geven aan een website of app. Enerzijds

door te kiezen voor lokale beeldmerken (bijv. huisstijl, logo, foto’s) en integratie binnen

een bestaande digitale omgeving (bijv. website gemeente). Anderzijds door de content van

een platform lokaal of regionaal in te steken. Dit resulteert in het geval van een sociale

kaart in overwegend organisatie- en productbeschrijvingen van lokale en regionale spelers.

Bij de drie informele marktplaatsen zien we dat de advertenties van hulpvragers en -

aanbieders vanuit een specifieke gemeente gefilterd worden. De gesprekspartners melden

overigens dat hulpaanbod soms ook vanuit buurgemeenten of elders kan komen (zie ook

de nabijheidsanalyse in Bijlage 6). De portaalhouders die landelijk opereren (o.a.

Constamed en Thuisarts) kennen vaak geen directe betrokkenheid van gemeenten.

Aantal klanten

Een andere ‘prestatie-indicator’ vormt het aantal klanten of implementaties van een

toepassing bij gemeenten en/of zorginstellingen. NEDAP Healthcare heeft haar module

Caren gekoppeld aan de informatiesystemen van ongeveer 100 zorginstellingen gekoppeld.

Hoewel de zorgdiensten BUUV en Eigenkrachtwijzer beide ongeveer 4 jaar actief zijn,

hebben zij gelet op het aantal implementaties een ander groeistrategie dan WeHelpen en

Zorgvoorelkaar. Dit kengetal houdt geen rekening met de omvang en nabijheid van de

aangesloten gemeenten. Bij BUUV lijkt er sprake te zijn van een lokale olievlekwerking

rondom Haarlem, maar volgens onze gesprekspartners is daarbij sprake van toeval.

Platform

Qua platform zijn alle onderzochte Digitale Informele Zorgdiensten tenminste te

raadplegen via een website. In veel gevallen is de website ‘responsive’ (schaalbaar naar

schermgrootte), zodat deze ook op mobiele apparaten (smartphone of tablet)

geraadpleegd kan worden. In 4 van de 10 gevallen is er eveneens sprake van een aparte

app voor burgers, vaak met vergelijkbare functionaliteit als de website. Deze apps (o.a.

ingeladen beschrijvingen van Thuisarts) zijn deels ook offline te gebruiken. Verder maken

diverse portaalhouders melding van plannen om ‘apps’ te ontwikkelen voor hulpverleners

die met hun toepassing werken, bijvoorbeeld om ze te faciliteren tijdens het

keukentafelgesprek. Uit de enquête blijkt dat een derde van de respondenten (34%)

gebruik maakt van een tablet of smartphone.

Eigenaarschap en Business Model

Hoewel alle geraadpleegde toepassingen gratis beschikbaar zijn voor de eindgebruiker,

zien we uiteenlopende constructies voor de financiering van de bouw, doorontwikkeling en

exploitatie. De bouw van de portals Kwikstart en Thuisarts is intern bekostigd vanuit een


fonds dan wel verenigingskas (contributie NHG-leden), waaruit eveneens de

doorontwikkeling wordt gefinancierd. Bij BUUV heeft de gemeente Haarlem de afgelopen

jaren geïnvesteerd in de ontwikkeling van het BUUV-concept. Nieuwe gemeenten kunnen

via een licentie afnemer worden en een ‘BUUV op maat’ krijgen.

Bij een aantal toepassingen (Quli, EigenKrachtWijzer en WeHelpen) is gekozen voor de

rechtsvorm coöperatie. Daarbij loopt de bekostiging niet alleen via afnemers (gemeenten,

zorginstelling), maar ook via andere bijzondere leden. In het geval van WeHelpen zijn

diverse zorgverzekeraars, zorginstellingen en een bank mede-initiatiefnemer 18 van de

coöperatie

De ontwikkeling van Caren wordt gefinancierd door ontwikkelaar NEDAP Healthcare vanuit

de opbrengsten van een overkoepelend softwarepakket (‘ONS’). Alle functionaliteiten

binnen Caren zijn gratis. Indien zorginstellingen meer functionaliteiten (zorgplanning,

facturatie, etc.) willen afnemen dan zijn die beschikbaar in het grotere pakket ONS

(freemium). Een andere variant van financiering zien we bij Constamed. Deze DIZ is in

handen van Constamed (‘social enterprise’). De huisarts maakt de afweging of hij een

vraag van zijn patiënt consultwaardig is en declareert bij diens zorgverzekeraar.

D. Functionaliteit19

Tabel 6 behandelt geclusterd de functionaliteiten die we hebben waargenomen binnen de

geraadpleegde Digitale Informele Zorgdiensten.

Tabel 6. Geboden functionaliteit(en) per casus (legenda: XX=hoofdfunctionalitei;t X=geboden functionaliteit;

(X)=indirect via koppeling of in ontwikkeling)

Agenda Logboek

Markt-

plaats

Vraagver-

heldering

Sociale

kaart

Informatie

portaal E-consult

BUUV Haarlem

XX

Caren XX X

Constamed

X

X

XX

EigenKracht-

Wijzer Almere

Almere

X

XX X

Jalp Tilburg (X)

(X) XX X

Kwikstart

XX

Quli XX X

(X) (X)

Thuisarts

X

XX

WeHelpen

Groningen X X XX (X) (X)

Zorgvoorelkaar

Geldrop-Mierlo XX

(X)

Hierbij valt op dat veel portaalhouders functionaliteiten doorgaans gecombineerd

aanbieden. Voorbeelden hiervan zijn een vraagverhelderinginstrument in combinatie met

een sociale kaart (bijv. Jalp, EigenKrachtWijzer) of een informatieportaal (Kwikstart en

Thuisarts). Verder wordt een agenda vaak gecombineerd met een logboekfunctie (bijv.

Caren en Quli).

18 Oprichters van WeHelpen zijn Achmea, BureauVijftig, CZ, Menzis, PGGM, Rabobank, The Caretakers en VitaValley.

19 Voor een definitie van de functionaliteiten verwijzen we naar paragraaf 2.1.


Drie van de tien cases zijn te typeren als informele marktplaats. Ook Jalp Tilburg biedt een

koppeling met marktplaats WeHelpen. Hierdoor krijgt een gebruiker bij zijn zoekopdracht

zowel het formele (professionals uit de sociale kaart G!DS) als informele (vrijwilligers van

WeHelpen) hulpaanbod gepresenteerd.

E. Gebruik

Tabel 7 behandelt het gebruik van de geraadpleegde Digitale Informele Zorgdiensten op

basis van indicatoren als gebruikerspotentieel (bereik), unieke (geregistreerde) gebruikers

en hun transacties (gestelde hulpvragen, geboden matches). In de praktijk hangt het

gebruik van Digitale Informele Zorgdiensten samen met aspecten als het potentieel bereik

en de looptijd (in maanden). Daarnaast spelen natuurlijk de PR-inspanningen en

additionele inzet van intermediairs een belangrijke rol.

Tabel 7. Bereik en gebruikers van Digitale Informele Zorgdiensten (NB. * = bij benadering Dialogic;

** = schatting gesprekspartner)

Potentieel bereik

(aantal inwoners /

cliënten)

Totaal aantal

gebruikers /

bezoekers

(tussenstand)

Looptijd

(in mnd.)

Gemiddeld aantal

actieve gebruikers

per jaar

BUUV Haarlem 151.818 3.035 gebruikers 44 1.000 gebruikers

Caren 1.500.000** 25.000 gebruikers 60 Onbekend

Constamed Nederland 5.300 gebruikers 5 12.720 gebruikers

EigenKracht-

Wijzer Almere

Almere

193.156 14.000 bezoekers 96 4.000 bezoekers

Jalp Tilburg 207.580 37.000 bezoekers 21 21.143 bezoekers*

Kwikstart 103.000 5.000 bezoekers 4 Onbekend

Quli Onbekend 3.000 gebruikers 12 3.750 gebruikers

Thuisarts Nederland Half Nederland**

bezoekers 27 Onbekend

WeHelpen

Groningen 192.981 415 gebruikers 6 1500 gebruikers**

Zorgvoorelkaar

Geldrop-Mierlo 38.724 433 gebruikers 34 217 gebruikers

Potentieel bereik en unieke gebruikers

Het bereik per geraadpleegde case varieert, met name vanwege de implementatieschaal

(landelijk versus lokaal) dan wel de omvang van de aangesloten gemeente of

zorginstelling. In het geval van Kwikstart zijn gemakshalve alle jongeren meegenomen die

in een jeugdzorgtraject zitten (niet alleen zogenaamde ‘careleavers’). Bij Constamed en

Thuisarts behoort heel Nederland tot de populatie. Deze indicator kent weinig waarde voor

de onderlinge vergelijking van de cases, maar biedt wel een belangrijke context voor

iedere case. Indien er sprake is van een lokale implementatie dan is het bijbehorende

inwoneraantal gehanteerd20.

De omvang van de groep gebruikers (‘ooit gebruik gemaakt van een DIZ’) bij de cases

varieert momenteel van een vierhondertal gebruikers (WeHelpen Groningen en

Zorvoorelkaar Geldrop-Mierlo) tot de helft van Nederland (Thuisarts). Uiteraard speelt de

20 In de praktijk kunnen ook de inwoners van andere (buur)gemeenten gebruik maken van een DIZ. Hiervoor is niet

gecorrigeerd aangezien de exacte cijfers hiervan vaak niet bekend zijn bij de portaalhouder.


looptijd in maanden daarbij een cruciale rol. Een ander belangrijk onderscheid is of men

rekent in bezoekers dan wel gebruikers van een DIZ. In het eerste geval gaat het om

unieke bezoekers van de website, in het laatste geval om gebruikers die zich registreren en

vervolgens inloggen binnen de DIZ. Ter illustratie, Zorgvoorelkaar Geldrop-Mierlo heeft in

de afgelopen 34 maanden in 6553 unieke bezoekers en 433 gebruikers (6,7%) aan zich

weten te binden. Landelijk kent Zorgvoorelkaar intussen 400.000 websitebezoekers en

10.000 gebruikers (2,5%).

Wanneer we de totale gebruikersgroep per DIZ afzetten tegen het potentieel bereik dan

valt op dat het aandeel websitebezoekers ongeveer 5 – 15% uitmaakt van de totale

populatie. Bij de geregistreerde gebruikers ligt dit aandeel lager variërend van enkele

procentpunten tot 2% van de totale populatie. Voor een gemeente is het daarbij belangrijk

dat met name de ‘kwetsbare burger’ bediend wordt met een DIZ. Hoe deze verhouding

uitpakt in de praktijk is bij ons niet bekend. Hoewel dus niet alle inwoners een beroep

hoeven doen op een DIZ, ligt hier dus voor alle geraadpleegde toepassingen nog ruimte

voor verbetering21.

Frequentie en continuïteit van gebruik

Uit de gesprekken en de enquête blijkt dat het gebruik van een Digitale Informele

Zorgdienst doorgaans een incidenteel en daarmee vaak eenmalig karakter kent. Uit de

enquête blijkt dat 71% van de geraadpleegde respondenten één keer per maand, of

minder dan één keer per maand gebruik maakt van zijn Digitale Informele Zorgdienst.

Slechts een enkeling gebruikt zijn toepassing dagelijks. Bij veel toepassingen stopt de

zoektocht (en het gebruik) van een gebruiker zodra hij een relevante oplossing heeft

gevonden. Toepassingen als Quli en Caren (beide maken geen onderdeel van de

enquêteresultaten) zijn daar volgens onze gesprekspartners een uitzondering op. De

agenda en logboekfunctie van beide tools en het bijbehorende sociaal netwerk kennen een

wekelijks of dagelijks gebruikspatroon.

Uiteraard is het bij de beoordeling van een Digitale Informele Zorgdienst belangrijk om

vast te stellen of het gebruik stijgt of stagneert. En in het geval van een stijging, is er

sprake van een tijdelijke opleving, bijvoorbeeld vanwege een wervingscampagne, of zet de

groei consequent door? Momenteel heeft BUUV Haarlem 3035 geregistreerde deelnemers

en ruim 5451 geregistreerde matches (zie hieronder). De BUUV-casebeschrijving (zie

Figuur 14) toont aan dat het aantal deelnemers en matches na 44 maanden nog steeds

lineair blijft groeien. Dit geldt ook voor het aantal unieke bezoekers van Jalp Tilburg (zie

Figuur 17). Hoe dit verloop bij de andere toepassingen zich aftekent, hebben we helaas

niet kunnen vaststellen doordat we niet in het bezit zijn (gekomen) van cijfermateriaal om

dat te onderbouwen. Veel portaalhouders schatten zelf in dat hun dienst onverminderd

populair blijft.

21 Analyse houdt geen rekening in hoeverre er andere DIZ’en met deels dezelfde functionaliteiten actief zijn binnen

dezelfde gemeente.


Transacties informele marktplaatsen

De tabel hieronder behandelt een overzicht van indicatoren gerelateerd aan transacties die

plaatsvinden op de verschillende geraadpleegde informele marktplaatsen.

Tabel 8. Transacties informele marktplaats gemeente Haarlem, Groningen en Geldrop-Mierlo (Toelichting: * = bij

benadering Dialogic; ** = schatting gesprekspartner)

Tota

al aanta

l advert

enties

(vra

ag e

n a

anbod)

Tota

al aanta

l m

atc

hes

Gem

iddeld

aanta

l

hulp

vra

gen p

er

jaar

Gem

iddeld

aanta

l re

acties

per

jaar

Gem

iddeld

aanta

l m

atc

hes

per

jaar

Aanta

l m

atc

hes p

er

jaar

per

gebru

iker

Aanta

l m

atc

hes p

er

jaar

per

1000 inw

oners

*

BUUV Haarlem 9.902 5.451 1.480* 1.220* 1.500 1,5 9,9

WeHelpen

Groningen 332 onbekend 1.000** onbekend onbekend onbekend onbekend

Zorgvoorelkaar

Geldrop-Mierlo

293 (excl.

aanbod) 156 147 510 127 0,6 3,3

Volgens LPBL (2013)22 kent BUUV Haarlem op jaarbasis gemiddeld 1000 unieke gebruikers

en 1500 matches. Zorgvoorelkaar Geldrop-Mierlo kent een lager aantal jaarlijkse

gebruikers en matches, respectievelijk 217 en 127. Wanneer we de jaarlijkse matches in

relatie tot het potentieel bereik brengen, valt op dat BUUV met 9,9 matches op 1000

inwoners het meest effectief is in zijn aanpak. In de volgende subparagraaf komen we

terug in hoeverre haar gevolgde route ook kostenefficiënt is.

Deze cijfers in Tabel 8 vormen volgens de gesprekspartners een onderschatting aangezien

het contact niet langer via het platform loopt zodra een match tot stand is gekomen.

Kortom, er zal waarschijnlijk ook sprake zijn van een groot aantal verborgen transacties

die offline tot stand komen (bijv. vervolgafspraken)

Bij de informele markplaatsen is het verder interessant om te kijken hoeveel advertenties

er geplaatst worden door hulpvragers dan wel hulpaanbieders en of dit leidt tot een match.

Uit berekeningen van Zorgvoorelkaar blijkt dat bij haar platform, landelijk bezien, één op

de vier contacten tussen zorgvragers en –aanbieders leidt tot een match. Bij BUUV lijkt het

op het eerste oog alsof alle hulpvragen leiden tot een match. Volgens onze

gesprekspartners plaats een ruime meerderheid van de BUUV deelnemers een advertentie

met een eenmalig karakter. Daarnaast kunnen deelnemers een advertentie plaatsen met

een herhaaldelijk karakter (bijv. boodschappen doen). Aan één advertentie zitten in dat

laatste geval meerdere matches vast. Een andere verklaring voor de hoge

hulpvraag/match ratio van BUUV ligt in het feit dat ze werkt met sociale makelaars die

inzetbaar zijn voor het matchen van vraagstukken van kwetsbare burgers.

22 LPBL (2013), MKBA BUUV. In opdracht van de gemeente Haarlem. Hierbij is nog geen rekening gehouden met de

uitbreiding van scenario 4 waarbij meer sociale makelaars en vrijwilligers ingezet zullen gaan worden.


F. Kosten en baten

Om een inschatting te maken in hoeverre een Digitale Informele Zorgdienst kostenefficiënt

functioneert hebben we een aantal kengetallen op een rij gezet. Hierbij zijn de cases die

niet lokaal bij een gemeente zijn geïmplementeerd buiten beschouwing gelaten. In de

laatste sectie geven we een overzicht van waargenomen maatschappelijke baten.

Tabel 9. Kostenindicaties per case (Toelichting: * = bij benadering Dialogic; ** = schatting gesprekspartner)

Prijs

per

inw

oner

(vanaf)

Eenm

alige

imple

menta

tiekoste

n

Jaarlijkse k

oste

n I

CT-

pla

tform

+ P

R

Koste

n p

er

inw

oner*

Koste

n p

er

jaarl

ijkse

gebru

iker*

Koste

n I

CT (

pla

tform

+PR)

per

jaarl

ijkse m

atc

h*

BUUV Haarlem € 0,25 Geen € 35.000 € 0,23 € 35 € 23

EigenKrachtWijzer Almere € 0,35 Geen € 70.000 € 0,36 N.v.t. N.v.t.

Jalp Tilburg Afhankelijk

van scope € 7.500 € 5.500 € 0,03 N.v.t. N.v.t.

WeHelpen Groningen

Bijdrage

o.b.v. gem.

omvang

gemeente

Geen € 29.000 € 0,15 € 19 onbekend

Zorgvoorelkaar Geldrop-Mierlo € 0,15 € 17.500 € 12.500 € 0,32 € 58 € 98

Prijsstelling portaalhouder

In een aantal gevallen hebben we van onze gesprekspartners een raming gekregen van de

bouwen doorontwikkelkosten van het platform. Deze bedragen lopen uiteen van enkele

tienduizenden euro’s tot een paar miljoen euro. Weinig verassend, de initiële investering

hangt sterk af van de geboden functionaliteit, ergo een informatieportaal kent doorgaans

lagere kosten dan een beveiligd platform met interactie en/of transactiemogelijkheden. Om

deze investeringen terug te verdienen en om het platform te blijven doorontwikkelen

worden verschillende business modellen gehanteerd (zie Tabel 5).

Vaak hanteren portaalhouders bij hun prijsstelling richting gemeenten een prijs per

inwoner. Dit basisbedrag loopt uiteen van 15 tot 35 eurocent per inwoner. Bij WeHelpen

wordt de jaarlijkse bijdrage voor het lidmaatschap bepaald aan de hand van de

jaarbegroting en een staffel in combinatie met het aantal natuurlijke personen dat de

organisatie vertegenwoordigt (bijv. verzekerden, cliënten, patiënten of inwoners). De

getoonde prijsstelling wordt vaak flexibel ingericht. Bij BUUV betaalt een gemeente de

eerste twee jaar 25 cent en aansluitend 12 cent per inwoner. Bij WeHelpen reduceren de

lasten naarmate er meer leden bij de coöperatie komen.

Wat krijgt een gemeente voor dit bedrag? In het geval van Zorgvoorelkaar betaalt een

gemeente 15 eurocent per inwoner voor de ICT-toepassing, veiligheid, beheer en de

helpdeskfunctie. Aanvullend betaalt een gemeente 10 eurocent per inwoner aan

Zorgvoorelkaar voor haar (online) marketingdiensten (optioneel). Ook bij BUUV betaalt een

gemeente voor beide componenten 25 eurocent. Hiervoor krijgt men een website, de


merknaam, communicatiemiddelen, training voor toekomstige medewerkers en

projectbegeleiding bij de implementatie. De afnemers van BUUV zijn zelf verantwoordelijk

voor de aanstelling van sociale makelaars die onderdeel uitmaken van haar concept. Naast

bovengenoemde variabele kosten rekenen portaalhouders soms ook eenmalige

implementatiekosten aan klanten voor hun lokale implementatie. Dit geldt voor de cases

Zorgvoorelkaar Geldrop-Mierlo en Jalp Tilburg.

Jaarlijkse exploitatie gemeenten23

Aan de deelnemende gemeenten hebben we gevraagd welke jaarlijkse kosten zij maken

voor het gebruiksrecht van het platform (licentie), helpdesk en communicatie- en

promotiemateriaal (PR). Het kengetal ‘kosten per inwoner’ wijkt soms (licht) af van de

‘prijsstelling’ die DIZ-aanbieders rekenen voor hun basispakket. Deze totale jaarlijkse

kosten bij de geraadpleegde cases lopen uiteen van € 5500,- tot € 70.000,-. Uiteraard

moet dit worden gerelateerd aan het aantal potentieel (bereik) dan wel werkelijke aantal

gebruikers.

De kosten van Jalp Tilburg bedragen gemiddeld 3 cent per inwoner24 tegen 36 cent per

inwoner van EigenKrachtWijzer. De jaarlijkse exploitatiekosten van de gemeente voor een

informele marktplaats variëren momenteel tussen de 15 en 32 cent per inwoner. De

gemeente Haarlem lijkt op basis van deze indicator goedkoper uit te zijn, dan de gemeente

Geldrop-Mierlo. Echter dit kengetal zegt nog weinig over de gerealiseerde prestaties van

het platform. Daarbij dient ook rekening te worden gehouden met de kosten per gebruiker

en nog belangrijker, de kosten per match. De kosten per gebruiker variëren van € 19,- in

Groningen tot € 58,- in Geldrop-Mierlo. De kosten per match zijn niet bekend in Groningen.

In Haarlem en Geldrop-Mierlo betaalt de gemeente respectievelijk € 23 en € 98,- per

match voor de ICT-toepassing en PR.

In enkele gevallen gaven de gesprekspartners een specificatie van aanvullende kosten die

een gemeente maakt. Binnen BUUV Haarlem wordt gewerkt met sociale makelaars (~1,8

FTE) en coördinator communicatie & webbeheer (~0,8 FTE). Naast het ICT-platform

(€35.000,-) maakt men aanvullende personele en materiele kosten in Haarlem a

€223.000,-. De totale kosten per match komen daardoor in Haarlem uit op € 172,-.

Momenteel wordt er gewerkt aan een uitbreiding (zie Bijlage 4; case 1) van het team. Door

verwachtte schaalvoordelen zullen de kosten in Haarlem in de nieuwe situatie dalen naar €

55,- (LBPL, 2013). Ook bij Jalp Tilburg maakt de gemeente Tilburg aanvullende kosten

voor het beheer van de achterliggende sociale kaart alsmede haar licentie voor WeHelpen,

respectievelijk €30.000,- en €28.000,-.

Maatschappelijke baten

Naast de gehanteerde kostenindicatoren hebben we een beperkt aantal kengetallen

gevonden waarmee portaalhouders (Zorgvoorelkaar en BUUV in het bijzonder) hun

maatschappelijke baten kwantificeren:

Het college B&W van de gemeente Haarlem heeft onlangs gekozen voor verlenging

middels een uitbreidingsvariant (scenario 4) ingaande per juli 2014. Hiermee is

volgens LPBL (2013) een positief rendement van 3 haalbaar is. Dit impliceert dat

23 Hierbij dient opgemerkt te worden dat er bij de getoonde bedragen sprake is van een momentopname en dat ze

exemplarisch van aard zijn. Mogelijk ziet het ‘kostenplaatje’, na correctie voor inwoners, matches, etc., er voor

BUUV Zaanstad, WeHelpen Tilburg en Zorgvoorelkaar Alkmaar er anders uit.

24 Dit is exclusief de sociale kaart van G!DS en WeHelpen Tilburg. Voor de koppeling met laatstgenoemde rekent

BiblionetID geen aanvullende kosten.


voor elke geïnvesteerde euro er 3 euro aan maatschappelijke baten te verwachten

zijn. De baten die BUUV onderscheidt zijn (1) waarde van de uitgevoerde

activiteiten, (2) extra kwaliteit van leven van hulpvragers, mantelzorgers en

vrijwilligers, (3) voorkomen van kosten (o.a. bekostigde zorg) en (4) verbeteren

leefbaarheid van de wijk. In de huidige situatie schat LPBL (2013) de jaarlijkse

maatschappelijke baten voor BUUV Haarlem op €223.000,-.25

Zorgvoorelkaar heeft berekend dat haar platform tot nu toe voor ongeveer

€332.000,- aan maatschappelijke baten heeft opgeleverd voor de gemeente

Geldrop-Mierlo. De baten zijn (1) laagdrempelige manier om vraag en aanbod te

matchen, (2) burgers gaan zelf op zoek naar een oplossing en (3) aanboren van

een nieuw vrijwilligerspotentieel.

Naast bovengenoemde gerealiseerde maatschappelijke baten zijn er in de praktijk diverse

(lange termijn) effecten van Digitale Informele Zorgdiensten aan te wijzen. Deze worden

besproken in paragraaf 2.4.

G. Gebruikerstevredenheid

Tot slot sluiten we deze paragraaf af met het oordeel van de gebruiker. In de enquête

hebben een vijftal tevredenheidsaspecten voorgelegd aan de deelnemende respondenten

(n=70). Zoals in Hoofdstuk 1 beschreven, uiteindelijk is er medewerking verkregen bij

BUUV Haarlem, Jalp Tilburg, Kwikstart en Thuisarts. Voor BUUV Haarlem en Thuisarts was

de respons groot genoeg om de resultaten apart te tonen (zie grafieken hieronder).

Doordat deze twee DIZ’en sterk van elkaar verschillen qua functionaliteit moeten de

deelresultaten niet onderling worden vergeleken, maar ten opzichte van het totaal (over de

vier DIZ’en heen). Aansluitend bespreken we – indien bekend - het rapportcijfer wat

gebruikers toekennen aan hun Digitale Informele Zorgdienst.

Kwaliteit van geboden informatie

Over het algemeen is men tevreden over de geboden informatie. De BUUV-gebruikers

waarderen dit aspect zelfs licht positiever dan de gemiddelde DIZ-gebruiker. Een kwart van

de Thuisarts gebruikers is kritisch over het geboden kwaliteitsniveau.

Figuur 1. In hoeverre bent u tevreden over de kwaliteit van de geboden informatie? (Bron: enquête Dialogic, 2014,

n=70)

25 LPBL (2013), MKBA BUUV. In opdracht van de gemeente Haarlem.


Geboden antwoorden of match

In hoeverre de gebruiker tevreden is met de geboden antwoorden of match wordt

behandeld in onderstaande grafiek. Op dit aspect ontlopen BUUV en Thuisarts niet de

gemiddelde waardering, namelijk ruim 70% is hier tevreden over.

Figuur 2. In hoeverre bent u tevreden over de kwaliteit van de geboden antwoorden/match? (Bron: enquête Dialogic,

2014, n=70)

Nabijheid van geboden match

In de praktijk kan er een geografische afstand bestaan tussen vraag en aanbod. Dit speelt

met name bij sociale kaart en informele marktplaatsen. De resultaten van het landelijk

beschikbare informatieportaal Thuisarts zijn niet apart vermeld. BUUV-gebruikers

waarderen dit aspect in lijn met de andere tevredenheidaspecten, namelijk het merendeel

is hier dan ook tevreden over.

Figuur 3. In hoeverre bent u tevreden over de nabijheid van de geboden hulp? (Bron: enquête Dialogic, 2014, n=70)

Inspraak ter verbetering van dienstverlening

Dit tevredenheidsaspect scoort overall een lager en afwijkend beeld. Enerzijds valt op dat

een kwart van de respondenten niet bekend is met de mogelijkheden die een

portaalhouder hiervoor biedt, dan wel dat men veronderstelt dat hier geen ruimte voor

wordt geboden. Bij BUUV is een kleine meerderheid (55%) tevreden over dit aspect.


Figuur 4. In hoeverre bent u tevreden over de inspraak ter verbetering van dienstverlening? (Bron: enquête Dialogic,

2014, n=70)

Gebruiksvriendelijkheid

Op het aspect gebruiksvriendelijkheid zien we opnieuw een positieve waardering. In het

geval van Thuisarts geeft zelfs 40% van de respondenten aan hier zeer tevreden over te

zijn.

Figuur 5. In hoeverre bent u tevreden over de gebruiksvriendelijkheid? (Bron: enquête Dialogic, 2014, n=70)

Rapportcijfer

Tot slot bespreken we de rapportcijfers die bij ons bekend zijn. Uit de enquête volgt een

gemiddeld rapportcijfer van een 7,2. De gebruikers van BUUV waarderen hun zorgdienst

iets hoger met een 7,6, terwijl Thuisarts onder het gemiddelde uitkomt met een 6,5. Naast

de enquêteresultaten hebben we van portaalhouder Zorgvoorelkaar vernomen dat hun

netto promotor score 8 op 10 is. Deze is via een intern onderzoek achterhaald, waarbij

gebruikers konden aangeven of ze de site zouden aanbevelen aan familie en vrienden.


2.4 Effecten in beeld

In deze paragraaf staan we stil bij de laatste twee deelvragen van de eerste hoofdvraag

van deze analyse. We richten ons vooral op de effecten van de Digitale Informele

Zorgdiensten. 26De bronnen voor het beantwoorden van deze vraag zijn de interviews met

betrokkenen bij de verschillende zorgdiensten, de webenquête onder gebruikers van vier

DIZ’en (n=70) en enkele rapporten die ingaan op de (verwachte) effectiviteit van een

specifieke zorgdienst. We gaan hieronder in op uiteenlopende effecten van DIZ’en.

Effect op zelfredzaamheid

In hoeverre de zelfredzaamheid dankzij een digitale informatie zorgdienst is vergroot, is

door de portaalhouders (nog) niet of beperkt gemeten bij gebruikers. De onderbouwing –

voor zover aanwezig - hiervan varieert en baseert zich hoofdzakelijk op ‘circumstantial

evidence’. Dit type reacties komt bij veel DIZ’en mondeling, telefonisch en elektronisch

binnen. Enkele voorbeelden:

Via persoonlijke contacten is bekend dat honderden deelnemers (bijv.

gehandicapten) via BUUV ondersteund zijn in hun zelfredzaamheid: “Dit heeft mijn

leven veranderd”.

Ook aan de zijde van hulpaanbieders (vrijwilligers) wordt vernomen dat BUUV hun

helpt om uit hun “sociaal isolement” te komen.

WeHelpen constateert dat in de afgelopen jaren de doelen wat betreft aantal

gebruikers, hulpaanbieders en matches worden gehaald. Maar het echte doel:

meer uren hulp vanuit de informele zijde wordt nog niet gemeten.

De meeste gesprekspartners veronderstellen dat de zelfredzaamheid van

deelnemers vergroot, maar voor welk aandeel deelnemers dat geldt en in welke

mate deze zelfredzaamheid toeneemt, kan men niet kwantificeren.

Wel wordt regelmatig gewezen op het feit dat deze zorgdiensten de

‘vraagverlegenheid’ verminderen. Hulpbehoevenden durven via deze diensten

makkelijker een hulpvraag te stellen en dat is een eerste stap naar een grotere

zelfredzaamheid. Dit wordt voor een deel geïllustreerd in de volgende figuur. Voor

BUUV en Thuisarts was de respons groot genoeg om de resultaten apart te tonen

(zie Figuur 6). Een ruime meerderheid van de respondenten voelt zich dankzij het

gebruik van de DIZ beter geïnformeerd. Een niet te onderschatten waarde van

DIZ’en: gebruikers vertrouwen de informatie die daar verstrekt wordt.

Figuur 6. Dankzij het gebruik van [DIZ] voel ik me beter geïnformeerd (Bron: enquête Dialogic, 2014, n=70)

26 Vooraf moet gesteld worden dat sommige diensten relatief kort bestaan (Kwikstart, Constamed, Quli) waardoor er

nog geen effectenonderzoek heeft plaatsgevonden. Het wordt wel intern geagendeerd.


Het effect van vier DIZ’en op zelfredzaamheid is in de webenquête (n=70) ook

gemeten. Uit Figuur 7 blijkt vooral dat de gebruikers van Thuisarts vinden dat hun

zelfredzaamheid is toegenomen. Bij BUUV zijn de voor- en tegenstanders in

evenwicht. Mogelijk zien BUUV-deelnemers het portaal ook niet als oplossing om

zichzelf te helpen, maar bovenal om hulp in te schakelen van vrijwilligers. Over alle

vier de DIZ’en (totaal) is de groep die dankzij de toepassing meer zelfredzaam is

geworden iets groter is dan degenen die dat niet zo ervaren.

Figuur 7. Dankzij het gebruik van [DIZ] kan ik beter voor mezelf zorgen (Bron: enquête Dialogic, 2014, n=70)

Effect op efficiëntie van communicatie- en bemiddelingsprocessen (intermediair)

De digitale diensten maken vanwege hun laagdrempelig karakter een meer

efficiënte communicatie tussen cliënt en zorgaanbieder mogelijk (e-mail,

webformulieren, dossiervorming) en tussen zorgaanbieders onderling. Wel wordt

meer inspanning gevraagd van ‘community managers’, vooral bij sociale

marktplaatsen, om te zorgen dat zoveel mogelijk vragen worden beantwoord en

matches worden gemaakt.

Zorginstellingen maken gewag van betere en meer contacten met cliënten. Caren

meldt dat bij aanvang zorgverleners ‘koudwatervrees’ hadden om transparant te

zijn richting hun cliënten ten aanzien van afspraken (bijv. “wijkverpleegkundige

komt om 16 uur”), maar door deze verbeterde communicatie is de

betrouwbaarheid van zorgverlening vergroot.

Gesprekspartners van gemeenten vermoeden dat dit type diensten leidt tot een

afname van het aantal bezoeken aan en telefoontjes naar gemeentelijke WMO- en

zorgloketten, maar dat is nog niet gestaafd. Dit argument horen we ook bij de

aanbieders zelf (bijvoorbeeld Caren en Quli). Ook merken deze gesprekspartners

op dat de digitale informele diensten het werk van deze loketmedewerkers

ondersteunt; zeker wanneer de gemeente actief betrokken is bij een lokale

zorgdienst. Een neveneffect van een zorgdienst zou dan lastenvermindering en

verbetering van werkprocessen zijn, maar ook dit is niet nader onderzocht.

Een enkele gemeente berekent dat de EigenKrachtWijzer een besparing van 6,2%

op de totale Wmo-kosten realiseert, omdat het bijdraagt aan een verbeterde en

vernieuwde werkwijze van het Wmo-loket. Het effect van de EigenkrachtWijzer op

de totale bezuinigingen (3 miljoen euro per jaar) wordt door de gemeente Almere

op 30% geschat.27

27 Persbericht 7 maart 2012: “Binnenkort: de EigenkrachtWijzer draagt substantieel bij aan de besparingen op de

Wmo-kosten”. Bron: www.eigenkrachtwijzer.nl.


Effect op het beroep op formele zorgdiensten

Het is niet geheel duidelijk of deze diensten leiden tot substitutie van de formele

zorgvraag. 28 Sommige gesprekspartners wijzen er op dat eenvoudige en

laagdrempelige toegang tot zorg, wat deze Digitale Informele Zorgdiensten

mogelijk maken, nieuwe zorgvragen oproept. Het zou dan niet om substitutie gaan,

maar om een aanvulling.29

We hebben in de webenquête gevraagd of de DIZ volgens de gebruiker leidt tot

een geringer beroep op de formele zorg (zie Figuur 8). Uit dat figuur blijkt dat het

minder geldt voor gebruikers van BUUV (en dat bevestigt het beeld dat in voetnoot

28 wordt geschetst). De DIZ Thuisarts leidt volgens de meeste respondenten wel

tot minder beroep op de formele zorg.

Figuur 8. Dankzij het gebruik van [DIZ] maak ik minder gebruik van formele zorg, bijvoorbeeld wijkverpleging,

huisarts, etc. (Bron: enquête Dialogic, 2014, n=70)

In dezelfde enquête zijn we ook nagegaan of de DIZ leidt tot een geringer beroep

of familie en vrienden (zie Figuur 9). Dat geldt voor Thuisarts iets minder dan voor

BUUV en het totaalbeeld. Mogelijk zit de verklaring al in de naam: Thuisarts. Daar

wordt eerder een beroep gedaan op kennis die vrienden en familie minder snel in

huis hebben.

Figuur 9. Dankzij het gebruik van [DIZ] hoef ik minder vaak een beroep te doen op familie of vrienden (Bron:

enquête Dialogic, 2014, n=70)

28Een kosten-batenanalyse veronderstelt dat BUUV niet zal leiden tot een substitutie van zorgen

welzijnsprofessionals. Burgers komen dankzij BUUV weliswaar minder snel in aanmerking met professionele zorg

en welzijn, maar het is niet waarschijnlijk dat BUUV de vraag naar deze zorg en welzijn doet afnemen. BUUV zal

eerder het vangnet of alternatief vormen voor hulp die niet meer geboden wordt (LPBL (2013), MKBA BUUV. De

buurtmarktplaats van Haarlem, Haarlem). 29 Of er bijvoorbeeld dankzij Thuisarts (en andere Digitale Informele Zorgdiensten) sprake is van minder formele

zorgconsumptie is nog niet aangetoond.


Ook hebben we gevraagd of de DIZ een groter beroep veroorzaakt op vrijwilligers /

burenhulp. Dat geldt in het totaalbeeld voor ongeveer 30%. Voor BUUV geldt het

relatief vaak, en dat hangt ook samen met de aard van de dienst (gericht op

vrijwilligers / buren). Voor Thuisarts geldt dat begrijpelijkerwijs het minst. Het gaat

immers om een online vraagbaak voor huisartsen over gezondheid en ziekte.

Figuur 10. Dankzij het gebruik van [DIZ] doe ik vaker een beroep op vrijwilligers (Bron: enquête Dialogic, 2014,

n=70)

Effect op de inrichting van zorgdiensten

Eén van de voordelen van dit type diensten is dat portaalhouders, gebruikers en

zorgaanbieders steeds vaker in een dialoog bepalen hoe een dienst eruit moet

komen zien. Bij sommige DIZ’en leidt dat tot een meer vraaggericht ontwerp van

de dienst. Niet het zorgstelsel, het zorgaanbod of de technologie staat centraal. Het

ontwerp stelt de gebruiker centraal. Deze moet eenvoudig en snel geholpen

worden.

Eén van de andere effecten op lokaal niveau is dat de gemeentelijke medewerking

aan een Digitale Informele Zorgdienst de samenwerking tussen de gemeente en

lokale zorgen welzijnsinstellingen (ook onderling) intensiever c.q. beter maakt.

Dit geldt alleen voor die diensten waar de gemeente actief betrokken is (als

initiator, als financier, …). Dit heeft te maken met het feit dat hulpvragen die

voortkomen uit deze diensten goed doorgeleid moeten worden (bijvoorbeeld

EigenkrachtWijzer, Jalp, …). Hierover moeten de instellingen onderling afspraken

maken. En de gemeente moet erop kunnen vertrouwen dat de instellingen juiste

informatie bieden, antwoorden geven en hulp bieden. De meeste gemeenten

bevorderen immers het gebruik middels campagnes, zorgloketten, bijeenkomsten,

etc. Een enkele gesprekspartner wijst er wel op dat de samenwerking in het begin

intensief is, maar dat deze na verloop van tijd wegebt. De samenwerking moet dus

wel “onderhouden” worden.

Andere effecten

Toegenomen belangstelling uit andere sectoren voor een bepaalde dienst (zoals

ConstaMed), bijvoorbeeld vanuit het onderwijs. Mogelijk gaan andere sectoren een

vergelijkbare dienst uitrollen. Ook leiden deze diensten tot samenwerking tussen

bedrijven en instellingen die dat eerst niet deden.

De nieuwe en meer moderne aanpak van Digitale Informele Zorgdiensten vergroot

het potentieel aan vrijwilligers. Sommige gesprekspartners (BUUV,

Zorgvoorelkaar.com) spreken over de ‘nieuwe vrijwilligers’. Dat zijn personen die

middels traditionele media niet te bereiken zijn, die mensen incidenteel willen


helpen (minder verplichtend) en die andere achtergrondkenmerken hebben dan de

“klassieke vrijwilliger” (ze zijn bijvoorbeeld 20 tot 40 jaar oud).

Bekendheid van de digitale informele zorgplaatsen bevordert doorgaans

opschaling, dat wil zeggen dat steeds meer gemeenten aansluiting zoeken bij een

bestaande dienst, maar ook dat het aantal gebruikers groeit en de dienst ook

doorontwikkeld kan worden (de ‘business case’ is steeds makkelijker te maken).

Het gemak waarmee het aantal deelnemende gemeenten groeit, verschilt per

digitale informele dienst (voor zover gemeenten een doelgroep zijn). Dit hangt ook

samen met verbeterslagen die sommige DIZ’en nog wel maken.

2.5 Conclusies en aanbevelingen

Dit hoofdstuk geeft antwoord op de eerste hoofdvraag, namelijk: “Welk typen Digitale

Informele Zorgdiensten (DIZ) zijn beschikbaar? Wat is hun bijdrage aan zelfredzaamheid

van burgers (incl. vrijwilligers) en burgerparticipatie?”. Hieronder zetten we de

belangrijkste conclusies en aanbevelingen op een rij, waarbij we per conclusie aangeven

welke deelvraag daarmee wordt beantwoord.

Conclusies

a. Welke type ICT-voorzieningen en zelfredzaamheidsapps zijn beschikbaar?

Het eerste deel van het rapport behandelt een inventarisatie van verschillende typen

Digitale Informele Zorgdiensten. Deze dienstverlening is voor de eindgebruiker (burger)

vaak gratis beschikbaar via websites en/of apps. Op technisch vlak verschillen de digitale

hulpmiddelen in de mate waarin ze interactie faciliteren tussen gebruikers (hulpvrager,

mantelzorger, vrijwilliger, hulpverlener) dan wel of er sprake is van een afgeschermde

omgeving middels een inlog- en registratievoorziening.

Vanuit een groslijst met ruim vijftig ICT-toepassingen (zie Bijlage 1) zijn een tiental cases

geselecteerd, uitgewerkt en onderling vergeleken op doelstelling, doelgroep, organisatie en

verschillende prestatie-indicatoren. De geraadpleegde cases bieden oplossingen voor

vraagstukken van burgers binnen het sociaal domein in relatie tot de drie decentralisaties,

zorg & welzijn, jeugdzorg en arbeidsparticipatie.

Qua doelstelling richten de meeste Digitale Informele Zorgdiensten zich op het vergroten

van zelfredzaamheid van de burger. Daarnaast beogen portaalhouders en afnemers

(gemeente of zorginstelling) van een DIZ vaak een kostenbesparing op formele zorg te

realiseren (vanwege zelfhulp; hulp van de eerstelijn naar nuldelijn; door het voorkomen

van escalatie). Andere nevendoelstellingen zijn het faciliteren van de

participatiesamenleving (o.a. aanboren nieuwe vrijwilligers, ondersteunen mantelzorgers,

wegnemen vraagverlegenheid), vereenvoudigen van intermediaire werkprocessen (o.a.

matching vraag en aanbod, doorverwijzing) en kwaliteitsimpuls van zorgverlening (m.n.

samenwerking hulpverleners, communicatie met cliënt, betere informatie).

b. Welke functionaliteiten bieden zij en aan welke doelgroep(en)?

Deze rapportage vormt een aanvulling op het rapport ‘Toolkit Digitale Informele

Zorgdiensten’ aangezien de focus binnen deze studie breder is dan enkel ‘informele

marktplaatsen’. Vaak biedt een DIZ meerdere functionaliteiten op het gebied van

oriënteren (informatieportaal, vraagverhelderingsinstrument, sociale kaart), organiseren

(informele marktplaats, agenda, logboek) en zorgverlening (e-consult).

Hiermee worden uiteenlopende doelgroepen bediend. Portaalhouders hanteren vaak een

geografische afbakening (bijv. inwoners van de gemeente Haarlem) en/of functionele


afbakening waarbij de plek van de gebruiker in de zorgketen (hulpvragers, mantelzorgers,

vrijwilligers, intermediairs en zorgverlener) centraal staat. Vaak vormt het vraagstuk van

een specifieke niche (jongeren jeugdzorg, autisme, cliënten thuiszorg) het vertrekpunt

voor de initiële uitrol waarna de initiatiefnemers er voor kiezen om te verbreden naar een

bredere doelgroep. Belangrijk om te vermelden is dat een meerderheid van de

geraadpleegde cases een bredere focus kent dan ‘zorg en welzijn’.

c. Wat is de betrokkenheid van gemeenten, burgers en (lokale) zorgaanbieders?

De organisatie rondom een Digitale Informele Zorgdienst wordt verschillend ingericht, vaak

in de vorm van een coöperatie waaraan publieke en private partijen deelnemen, dan wel in

eigendom van de ontwikkelaar (‘sociale enterprise’) of de gemeente. Bij de helft van de

geraadpleegde cases is de gemeente betrokken, weliswaar in verschillende gedaantes

(rollen). Bij de andere helft van de cases is er sprake van een landelijke

implementatieschaal dan wel een lokale uitrol via zorginstellingen. Middels burgerpanels,

gebruikerstevredenheidsmeting en feedbackvoorzieningen organiseren dienstverleners

inspraak voor burgers. Dit tevredenheidsaspect scoort laag in de afgenomen

gebruikersenquête.

d. Welke indicatoren zijn er voor de beoordeling van de effectiviteit en de efficiëntie?

Dit hoofdstuk behandelt diverse prestatie-indicatoren om Digitale Informele Zorgdiensten

afzonderlijk en onderling te beoordelen, namelijk op het vlak van doel, doelgroep,

functionaliteit, gebruik en transacties (bereik, bezoekers/gebruikers, hulpvragen, matches,

etc.), kosten en baten (initiële investering, licentiekosten afnemer, maatschappelijk

rendement) en een gebruikersoordeel (tevredenheid en rapportcijfer).

e. Hoe beoordelen burgers en gemeenten de effectiviteit en efficiëntie van ‘ICT-

voorzieningen en zelfredzaamheidsapps’?

Veel portaalhouders schatten zelf in dat hun dienst onverminderd populair blijft. Uit de

meta-analyse volgt dat portaalhouders qua verkeer op jaarbasis vele duizenden bezoekers

weten te trekken. Indien er sprake is van een aparte registratie dan zien we dat het

aandeel gebruikers ten opzichte van het potentieel (bijvoorbeeld alle inwoners van een

gemeente) varieert tussen procentpunten en enkele procenten (BUUV Haarlem = 2%).

Uiteraard moet daarbij rekening worden gehouden met de looptijd en de omvang

‘kwetsbare burgers’ die een gemeente wil bedienen. Laatstgenoemd aandeel is vaak niet

bekend. Hoewel dus niet alle inwoners een beroep zullen doen op een DIZ ligt hier dus nog

ruimte voor verbetering.

Bij een aantal DIZ’en (m.n. de informele marktplaatsen) worden er transacties

geregistreerd (inlogs, geplaatste advertenties en matches) waaruit opgemaakt kan worden

welke verrichtingen er plaatsvinden binnen een portaal. Het hangt van verschillende

factoren af hoe succesvol portaalhouders daarin zijn, naast de gebruiksvriendelijkheid van

de tool gaat het om het samenspel tussen portaalhouder, gemeente en zorg &

welzijnsinstellingen. Aanvullende communicatie vanuit de gemeente en de inrichting van

het matchingsproces van vraag en aanbod bij informele marktplaatsen vervullen daarbij

een sleutelrol. Laatstgenoemde toewijzing gebeurt soms geautomatiseerd (algoritme) dan

wel met de inzet van sociale makelaars.

De jaarlijkse kosten (gerealiseerd) voor het ICT-platform en PR lopen uiteen (3 cent tot 36

cent per inwoner) en zijn vooral ingegeven door de aangeboden functionaliteit. Aanvullend

zien we dat gemeenten vaak personeel inzetten of werkzaamheden uitbesteden (bijv. aan


bibliotheekorganisaties) uit oogpunt van communicatie, (web)beheer en onderhoud (incl.

sociale kaart) en coördinatie (bijv. matching door sociale makelaars).

In hoeverre portaalhouders slagen in het realiseren van bovengenoemde doelen,

zelfredzaamheid in het bijzonder, is (nog) niet of beperkt gemeten. De onderbouwing –

voor zover aanwezig - hiervan varieert en baseert zich hoofdzakelijk op ‘circumstantial

evidence’.

Uit de gebruikersenquête (n=70) volgt dat de respondenten over het algemeen tevreden

zijn over de kwaliteit van de informatie, geboden antwoorden, nabijheid van geboden hulp

en de gebruiksvriendelijkheid van de tool. Bij de mogelijkheid van inspraak

(burgerparticipatie) tekent zich een minder uitgesproken (positief) beeld af. Wanneer we

kijken naar de effecten van een DIZ (“dankzij het gebruik van…”) dan geeft een

meerderheid van de respondenten (n=70) aan dat zij zich dankzij de DIZ beter

geïnformeerd voelen. In hoeverre een DIZ bijdraagt aan effecten als reductie van formele

zorg en verbetering van de zelfredzaamheid kan eveneens niet worden aangetoond door de

respondenten. Vaak hebben de respondenten een minder uitgesproken mening. Daarbij

zijn voor en tegenstanders (beide in de minderheid) vaak in evenwicht. Meting van

dergelijke effecten moeten altijd in relatie worden gebracht met het type tool

(functionaliteit en doelstelling), aangezien de antwoorden van de respondenten van BUUV

Haarlem en Thuisarts op dit punt uiteenlopen.

Aanbevelingen

In Bijlage 5 is een stappenplan voor gemeenten opgenomen die hen moet ondersteunen bij

de selectie en implementatie van een Digitale Informele Zorgdienst. Hieronder volgen nog

enkele aanbevelingen die samenhangen met het meten van de prestaties.

Formuleer kwantificeerbare doelstellingen

We constateren dat gemeenten minder geneigd zijn om vooraf - in samenspraak met de

portaalhouder - duidelijke kwantitatieve doelstellingen te formuleren die met een DIZ

gehaald moeten worden. Vaak wordt hierbij het argument genoemd dat het om onzekere

en soms nog redelijk experimentele trajecten gaat en dat een DIZ geen totaaloplossing is

voor alle uitdagingen in het domein van zorg en welzijn. Doordat DIZ’en intussen beter

beproefd zijn en voor burgers meer gemeengoed beginnen te worden, zijn wij van mening

dat hier in de nabije toekomst wel degelijk afspraken – met streefwaarden - over gemaakt

kunnen worden.

Analyseer de resultaten in relatie tot de context

Zoals in dit hoofdstuk zo veel mogelijk toegepast, bij het beoordelen van de effectiviteit en

efficiency van een DIZ is het belangrijk om rekening te houden met aspecten als potentieel

bereik, looptijd en aanvullende inspanningen (bijv. communicatie of ‘makelen en

schakelen’). Wij adviseren om dit maandelijks te monitoren zodat duidelijk is of er sprake

is van een trendbreuk (positief of negatief) en er ruimte is voor bijsturing.


3 Potentie Big en Open Data

3.1 Herkomst Big en Open Data

Big Data en Open Data zijn twee begrippen (of liever: ontwikkelingen) die weliswaar aan

elkaar zijn gerelateerd maar ook wezenlijk van elkaar verschillen. Open Data is het oudere

begrip. De Europese Commissie voert al sinds het eind van de negentiger jaren beleid op

het terrein van het hergebruik van overheidsinformatie (zie o.a. de PSI Directive, 2003/98

EC). Basisgedachte was vooral dat overheidsinformatie een potentiele bron van inkomsten

kon zijn voor commerciële doeleinden – overheidsinformatie als een motor voor

economische groei. Die gedachte heeft nooit echt postgevat. Het streven naar het

hergebruik van overheidsinformatie kreeg echter een sterke impuls door het Open Data

initiative dat Obama – als eerste daad – lanceerde toen hij in 2009 president werd. Het

accent verschoof nu van het economische perspectief naar het democratische perspectief –

transparantie en hergebruik van en door burgers (in plaats van bedrijven). Het open

stellen van overheidsdatasets werd een doel op zichzelf. Typische uitkomsten van deze

beweging zijn apps die door derden (bijv. burgers) worden ontwikkeld op basis van

overheidsinformatie.

Big Data is een veel recenter fenomeen maar is qua populariteit sinds 2012 exponentieel

gegroeid en heeft Open Data verre achter zich gelaten in termen van aandacht (Zie Figuur

11 op basis van Google Trends – zelf een Big Data toepassing). Terwijl de Open Data

beweging vooral vanuit de publieke sector komt, heeft met name de private sector Big

Data enthousiast omarmd. Bedrijven beogen met Big Data belangrijke operationele,

tactische en strategische informatie te ontlenen aan het analyseren van (meestal hun

eigen) grote hoeveelheiden data. Het identificeren van grote datasets met het doel om er

patronen in te herkennen en op basis daarvan voorspellingen te doen – data mining – is

bepaald geen nieuw fenomeen. Wat nieuw is aan Big Data is dat de statistische analyses

niet langer op een (representatief) deel van de dataset worden uitgevoerd maar op de

gehele dataset. Dat is mogelijk omdat door allerhande technologische ontwikkelingen

(zoals de opkomst van Cloud Computing) de kosten voor het opslaan en analyseren van

grote hoeveelheden data het laatste decennium zeer sterk zijn gedaald. Het belangrijkste

voordeel van het (kunnen) analyseren van de gehele dataset is dat daardoor de klassieke

uitruil tussen breedte (omvang) en diepte (mate van detail) kan worden vermeden. Ook

kleine maar relevante patronen op lokaal niveau – die voorheen over het hoofd werden

gezien – kunnen nu (real-time) worden geïdentificeerd en verder worden geanalyseerd.

Figuur 11. Populariteit van de termen 'Open data' en 'Big data' op Google, 2005-2013 (bron: Google Trend Charts)


Voor het uitvoeren van Big Data analyses is de beschikbaarheid van grote datasets

natuurlijk een must. Een mogelijke bron zijn datasets die door de overheid open zijn

gesteld – de Big Data en Open Data beweging gaan hier hand in hand. Datasets hoeven

echter niet open te zijn om met behulp van Big Data-technieken te kunnen analyseren –

bekende voorbeelden zoals Google’s Flu Trends of de wel zeer gerichte marketing analyse

van de Target supermarktketen zijn gebaseerd op eigen ‘proprietory’ data sets. Andersom

zijn niet alle open datasets afkomstig van de publieke sector (een voorbeeld is de dataset

met historische Twitter tweets).

3.2 Potentie voor Digitale Informele Zorgdiensten

Ook voor het zeer specifieke domein van Digitale Informele Zorgdiensten hebben de

recente stormachtige ontwikkelingen rond Open Data en Big Data in theorie veel potentie.

Hieronder beschrijven we in vogelvlucht de meerwaarde hiervan voor portaalhouders,

gemeenten en burgers.

Hergebruik van open data

Wat betreft Open Data lijken de kansen met name te liggen rond het koppelen van

verschillende soorten informatie en typen diensten – ook en vooral tussen verschillende

initiatieven en toepassingen. Het digitale WMO-loket Jalp is daar een mooi voorbeeld van

(zie Bijlage 4, case 5). Het is een doelbewuste keuze van de portaalhouder om zoveel

mogelijk koppelingen te maken met externe toepassingen (zoals de informele zorgportals

WeHelpen en BUUV of de sociale kaarten INVIS, G!DS of MEE) en externe datasets (zoals

die van stichting Opvoeden, Stimulanz, etc.). Zo ontstaat een interessante nexus voor Big

Data analyses. In het geval van Jalp is de scope van die analyses dan nog relatief beperkt

omdat de koppeling plaatsvindt op het geaggregeerde niveau van thema’s (dus niet op

personen of organisaties). De grote belofte van Open Data is dat een derde partij (zoals

een burger, een NGO, een bedrijf of een andere overheidsinstelling) een originele

toepassing verzint voor de (meestal operationele) data waar de bronhouder anders zelf

nooit op was gekomen. De crux is dat van te voren nooit is te voorspellen wat er allemaal

met de data kan worden gedaan en uit de data is te halen. Het juridische principe van

doelbinding (dat wil zeggen: het vooraf vastleggen waar de data voor mag worden

gebruikt) staat haaks op het basisprincipe van Open Data: free the data.

Organisaties beschikken vaak over veel meer bruikbare data dan ze zelf beseffen. Dat

geldt in hoge mate voor gemeenten. Die voeren op lokaal niveau namelijk op tal van

terreinen beleid. Al deze beleidsprocessen generen grote hoeveelheden data. Louter op

basis van eigen, gestructureerde datasets zouden gemeenten al een schat aan informatie

kunnen ontlenen aan Big Data analyses. Deze kern van datasets kan verder worden

verrijkt door ze te koppelen met externe datasets. In Bijlage 7 hebben we, ter inspiratie,

enkele voorbeelden van externe datasets opgenomen die relevant zijn voor toepassing

binnen het sociaal domein. Dit kunnen gestructureerde datasets zijn (zoals die van CBS,

NIVEL of RIVM) of ongestructureerde data (bijvoorbeeld afkomstig van sociale media zoals


Facebook of Twitter). 30 In de laatste categorie valt ook het hergebruik van data van

Digitale Informele Zorgdiensten. Het gaat hier (nog) niet om grote hoeveelheden data

maar het is de aard van de gegevens die interessant is.

Identificeren patronen met Big Data

De grootste potentie van Big Data in het zorgdomein is dat vraag en aanbod beter op

elkaar kunnen worden afgestemd. Grosso modo kan dat op twee manieren: (1) door het

identificeren van patronen op hogere aggregatieniveaus (wijken, steden, provincies,

landen) waarop toekomstig beleid kan worden gebaseerd of (2) door het profiling van

individuen of organisaties op het microniveau. De eerste manier kan bijvoorbeeld worden

gebruikt om processen te optimaliseren binnen een zorgdienst of afdeling van een

gemeente, of binnen de zorgketen (bijvoorbeeld een betere afstemming tussen

mantelzorgers, eerste lijns- en tweedelijnszorg). Een andere toepassingsmogelijkheid is

het toetsen of bepaalde aannames in het vigerende beleid wel kloppen. De landelijke

analyse van DIZ-data kan een belangrijke rol spelen in de discussie rond de al dan niet

vermeende substitutie van eerstelijns- door informele (‘nulde-lijns’) zorg. Gemeenten

moeten steeds meer zorgtaken met steeds minder budget uitvoeren. Het is daarom van

groot belang voor gemeenten, zorgverzekeraars en zorgaanbieders om te weten wat de

relatie is tussen het gebruik van informele en formele zorg.31 Onderstaand kader behandelt

enkele voorbeeldvragen die in theorie beantwoord kunnen worden door data over het

feitelijke gebruik van informele zorgdiensten te koppelen aan het gebruik van formele zorg

(op wijk/6PC-niveau; of zelfs op het niveau van individuele aanbieders en gebruikers).

Voorbeeldvragen beleidsmakers en zorgverzekeraars

In welke gevallen leidt informele zorg tot minder (of juist meer) formele zorg? (invloed van

achtergrondvariabelen zoals staat van gezondheid, leeftijd, typen huishouden enzovoort)?

Voor welke mensen zijn welke (typen) diensten met name interessant / relevant?

Op welke doelen zou formele zorg zich moeten richten, en op welke doelen informele zorg? (op welke aspecten

– welzijn, zelfstandigheid enzovoort – hebben ze het meeste effect).

De tweede manier kan worden gebruikt om gepersonaliseerde diensten aan te bieden

(bijvoorbeeld matchmaking onder lotgenoten) en/of gerichte interventies te plegen

(bijvoorbeeld in het geval van huiselijk geweld).32 Een combinatie van de twee sporen is zo

mogelijk nog krachtiger. 33 Eerst kunnen bepaalde probleemgroepen worden getraceerd

30 NIVEL beschikt over veel routine zorgdata (uit HIS-systemen van huisartsen). Deze data dekt circa 8-9% van de

bevolking. Dat is meer dan voldoende om een representatief beeld te schetsen. De data is niet zondermeer

toegankelijk, maar kan onder bepaalde condities (anonimiseren) wel toegankelijk worden gemaakt. Daarnaast

heeft NIVEL ook data vanuit andere bronnen zoals panels en surveys. NIVEL is zeker niet de enige plaats waar

zorgdata is te vinden. Er zijn nog legio datasets die door bronhouders zelf worden beheerd, zoals de stichting

Farmaceutische kentallen (Prismant, nu overgenomen door Kiwa) en de CRM-systemen van individuele

zorgaanbieders, intermediairs (bijv. Regionale ondersteuningsstructuren) en zorgverzekeraars.

31 Als er sprake is van een (gedeeltelijke) substitutie van betaalde (eerstelijns)zorg door onbezoldigde

(nuldelijns)zorg dan hebben zorgaanbieders direct belang bij de aanwezigheid van een informele zorgdienst in de

gemeenten waar zij actief zijn. Dat is waarschijnlijk één van de redenen dat verschillende commerciële

zorgaanbieders op dit moment investeren in Digitale Informele Zorgdiensten (zoals WeHelpen en

ZorgenVoorElkaar).

32 Het informele zorgplatform Zorgvoorelkaar maakt bijvoorbeeld gebruik van een ‘e-matching’-functionaliteit die

continue kijkt of, op basis van de profielen, vraag en aanbod op individueel niveau aan elkaar kunnen worden

gekoppeld. De hulpbehoevende en vrijwilligers en/of professionals worden hier automatisch van op de hoogte

gebracht.

33 Zie bijvoorbeeld Atul Gawande (2011). The Hot Spotters. Can we lower medical costs by giving the neediest

patients better care? The New Yorker (January 24).

http://www.newyorker.com/reporting/2011/01/24/110124fa_fact_gawande

http://www.newyorker.com/reporting/2011/01/24/110124fa_fact_gawande


(deze zijn meestal ook geografisch geconcentreerd). 34 Daar kan dan gericht beleid op

worden gemaakt. Vervolgens kunnen binnen deze groepen bepaalde cases (individuen of

huishoudens) beter worden gevolgd. De grote belofte van Big Data is dat potentiële

problemen vooraf kunnen worden geïdentificeerd (zoals de stapeling van problemen in

bepaalde wijken, of geweldsescalaties binnen probleemgezinnen).

De operationele gegevens van DIZ’s maken het mogelijk om – real time – de sociale

dynamiek in een stad of in een wijk te volgen waardoor surveys overbodig worden. Op

landelijk niveau (waar logischerwijs veel meer observaties beschikbaar zijn) kunnen over

gemeenten heen wijken en groepen gebruikers met elkaar worden vergeleken. Het is

daardoor bijvoorbeeld mogelijk om bepaalde generieke patronen te identificeren waardoor

vraag en aanbod naar en van (in)formele zorg kan worden voorspeld op basis van de

achtergrondvariabelen van een wijk of een groep. De uitkomsten van dit soort analyses

kan ook worden gebruikt om de gegevens van bestaande modellen (zoals de VAAM van

NIVEL) te kalibreren.

Proeftuinen BUUV en Jalp

In bijlage 6 wordt een allereerste vingeroefening gedaan met de analyse van de data van

twee Digitale Informele Zorgdiensten, BUUV en Jalp. Bij deze proeftuinen worden enkele

statistische analyses getoond ter inspiratie van gemeenten en portaalhouders,

waaronder (beleids)analyses van ‘wederkerigheid’ en ‘nabijheid’, dan wel mogelijkheden

ter verbetering van de dienstverlening waaronder automatische aanbevelingen

(‘recommender’), doodlopende zoekpaden, veelvoorkomende zoekcombinaties (gestapelde

problematiek) dan wel een koppeling met externe data (wijk en -buurtgegevens,

vacatures, weer, nieuwsberichten, etc.)..

Om tot deze inzichten te komen zijn onder meer de volgende statistische

analysetechnieken toegepast:

Netwerkanalyse;

Geografische analyse;

Wederkerigheidsanalyse;

Tekstanalyse;

Associatie-analyse;

Gebruikersanalyse;

Pad-analyse.

34 Zie bijvoorbeeld het SIZU-project van de GGGD Utrecht. Op basis van verschillende interne en externe datasets –

die op individueel niveau gekoppeld zijn – kon de veronderstelde stapeling van problemen op verschillende

leefgebieden binnen een relatief kleine groep van buurtbewoners worden vastgesteld en in meer detail worden

bestudeerd. Voor een gedetailleerde beschrijving van het project zie Büchner, F. et al. (2014). SIZU project. Pilot

stuurinformatie integrale zorg en preventie op wijk, buurt en geïntegreerde eerstelijnszorg niveau in de wijk

Noordwest in Utrecht.


Figuur 12. Uitkomsten proeftuinen BUUV en Jalp (samengevat, zie Bijlage 6)

3.3 Uitdagingen en oplossingen Big en Open data

Issues rond de privacy van gebruikers van DIZ’en worden vaak als de belangrijkste

belemmering gezien om datasets open te stellen en/of om Big Data-analyses te gaan

toepassen. Dit is inderdaad een belangrijke kwestie, en we zullen daar in deze paragraaf

uitgebreid op in gaan. Soms gaan er achter de juridische argumenten die worden

aangevoerd echter andere soorten kwesties schuil. Het gaat dan met name om technische,

organisatorische en economische aspecten, die worden daarom eerst behandeld. Kortom,

we bespreken in deze paragraaf achtereenvolgens:

A. Technische, organisatorische en economische uitdagingen

B. Juridisch drijfzand en privacy-valkuilen

A. Technische, organisatorische en economische uitdagingen

Vindbaarheid van data

De meeste organisaties hebben geen goed zicht op de (typen) data die binnen en door hun

eigen organisatie wordt gegenereerd, laat staan dat ze goed zicht hebben op de data van

andere organisaties. Vindbaarheid van data (geldt ook online overigens) is de eerste grote

R² = 0,8823

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

% a

an

bo

d in

all

e m

atc

hes

% aanbod in eerste 5 matches

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000

overig

hobby

koken

gezelschap

verzorging en begeleiding

klussen buitenshuis en tuinieren

onderwijs

vervoer

computer en administratie

klussen in huis

huishouden en boodschappen

huisdieren

Afstand in meters

0

100

200

300

400

500

600

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Neersla

g (

in 0

,1 m

m)

# P

ag

inaw

eerg

aves

Datum

#Paginaweergaves Neerslag (in 0,1mm)

Wetsvoorstel 'WWB

Maatregelen'

Bijstandsgerechtigden

mogen voorkeur voor tegenprestatie

uitspreken Huishouding Gezondheid en zorgVervoer en mobiliteit …

Jalp Tilburg

Taxivervoer Hulp van anderen

Lopen …

Rolstoel Rollator …

Verpleging

Verpleging thuis


drempel. Datasets zijn niet alleen te vinden bij de afdeling Onderzoek & Statistiek (O&S)

van een gemeente maar zijn door de hele organisatie verspreid.35 Het aloude probleem van

‘eilandautomatisering’ speelt hier nog steeds een grote rol, ook en met name binnen de

zorg. Afdelingen hebben hun eigen data, eigen systemen, eigen standaarden en eigen

algemene voorwaarden. Het is geen sinecure om al deze informatie te verzamelen en te

aggregeren. Het vinden van geschikte externe datasets is een vak op zich en vereist ook al

de nodige onderzoekservaring.

Toegankelijkheid data

Is de data eenmaal gevonden dan betekent dit nog niet dat ze toegankelijk is. Interne

bronhouders hebben over het algemeen nogal de neiging om “op hun data te zitten”. Dat is

een universeel patroon dat niet specifiek is voorbehouden aan afdelingen binnen

gemeenten. Soms worden er juridische argumenten aangevoerd om data niet open te

stellen of te delen. Zolang de data geen persoonsgegevens bevat, zijn de juridische

belemmeringen beperkt – en zelfs dan zijn er nog technische oplossingen om de data

alsnog te kunnen ontsluiten (zie verderop in deze sectie voor meer informatie over

juridische uitdagingen). 36 Meestal is er eerder sprake van een gebrek aan onderling

vertrouwen. Bronhouders zitten ook niet altijd te wachten op de transparantie die het

openstellen en analyseren van de datasets met zich mee kan brengen. De mogelijkheid tot

onderlinge vergelijking maakt verschillen (pijnlijk) duidelijk. Dat heeft soms ook deels te

maken met (het gebrek aan) vaardigheden om Big Data analyses uit te kunnen voeren (zie

sectie vaardigheden).

Economische uitdagingen

Bij (publiek-)private marktpartijen spelen ook vaak commerciële belangen.37 Vanwege het

netwerkeffect zijn de markten voor online communities – althans nadat ze in stabieler

vaarwater terecht zijn gekomen – meestal sterk geconcentreerd. Dit geldt onverkort voor

Digitale Informele Zorgdiensten. De kans op een succesvolle match neemt immers

35 Het probleem van verkokering heeft ook een inhoudelijke dimensie. De meeste sociale fenomenen zijn sterk

verweven met tal van andere fenomenen. Zelfs als er een heel beperkt fenomeen in een specifiek domein moet

worden verklaard (zoals ‘veerkracht’ van een wijk), zal daarvoor al snel een link moeten worden gelegd met andere

fenomenen uit andere domeinen. Om die fenomenen te kunnen meten zijn vervolgens datasets nodig uit die

andere domeinen. Met andere woorden, qua indicatoren en datasets kan men zich eigenlijk niet met goed fantsoen

beperken tot het sociaal domein, en de data die in de afdeling sociale zaken voorhanden is.

36 De meest gebruikelijke (en makkelijkste) manier is om micro-data te aggregeren tot klasses van 5 of meer

eenheden zodat de data niet herleid kan worden tot individuele personen of bedrijven. Dat is echter geen

waterdichte methode – als er maar volgende overlappende klassen over elkaar worden gelegd, kunnen de totalen

alsnog tot één specifieke record worden herleid (zie de literatuur over k-anonymity). Een groot nadeel is verder dat

de grote meerwaarde van Big Data analyses nu juist is dat ze de gehele dataset dekken (zie inleiding). De analyses

leveren het meeste op als er wordt gekoppeld op micro-niveau, dat wil zeggen op individuele personen of

bedrijven. Daarna kan er worden geaggregeerd naar hogere units of analyses, zoals buurten of groepen van

individuen en bedrijven. Het voordeel van de koppeling op micro-niveau is dat die aggregaten dan steeds anders

kunnen worden samengesteld en op maat kunnen worden gemaakt voor een specifieke onderzoeksvraag.

Bronhouders zijn over het algemeen huiverig om data op micro-niveau te laten koppelen vanwege de bescherming

van persoonsgegevens en kiezen er daarom soms voor om dan de dataset maar helemaal niet open te stellen.

Door de data anoniem te koppelen (bijvoorbeeld door middel van hash tables) kan er echter op microniveau

worden gekoppeld terwijl de identiteit van de individuele personen of bedrijven niet wordt prijsgegeven. Er zijn

inmiddels een groot aantal (publiek-)private partijen actief (zogenaamde trusted third parties zoals IVZ, CBS en

SBG) die dit soort anonieme koppelingen als dienst binnen het zorgdomein aanbieden.

37 Volgens één van onze respondenten bestaat bij sommige zorgverleners de gedachte dat er veel geld valt te

verdienen met ‘hun’ data. In de praktijk is ruwe data meestal weinig waard. Pas als de data is opgeschoond,

gekoppeld en verrijkt neemt de waarde substantieel toe. Dat is ook de raison d’être van de Europese

Databankenrichtlijn (en de Nederlandse Databankenwet). Die is speciaal in het leven geroepen om de investeringen

te beschermen van partijen die data hebben verzameld en systematisch hebben ontsloten.


exponentieel toe met het aantal aanbieders en vragers.38 De DIZ-markt is op dit moment

nog sterk gefragmenteerd. Individuele aanbieders zullen huiverig zijn om te koppelen met

andere aanbieders uit angst dan hun gebruikers zullen gaan overstappen. Daarnaast is

koppeling momenteel vaak niet mogelijk doordat men afwijkende dataclassificaties

gebruikt (zie sectie standaarden voor meer informatie).

Om de potentie van Big en Open data te realiseren zijn ook financiële middelen vereist. Zo

is er onder andere hardware, software en personeel vereist om hiermee aan de slag te

gaan. Vaak zijn de verschillende facetten rondom Big en Open data zodanig specialistisch,

dat het onmogelijk is om alle benodigde bouwblokken binnen elke organisatie intern te

organiseren. Daarom worden veel zaken uitbesteed, zoals de data-warehousing of de data-

analyse. Zowel het in-house regelen van deze bouwblokken, als het uitbesteden hiervan is

een kostbare aangelegenheid. Hierdoor is het niet altijd mogelijk om de volledige potentie

van Big en Open data te benutten. Het kan dus voordelig zijn om in een consortium met

het thema aan de slag te gaan, waardoor schaalvoordelen behaald kunnen worden en

kosten gedeeld kunnen worden.

Technische uitdagingen

Om volledig gebruik te kunnen maken van Big en Open data moeten er ook op technisch

vlak een aantal zaken geregeld zijn. Ten eerste is er adequate hardware vereist. Hardware,

en data-infrastructuur in het algemeen, is nodig om gegevens op te slaan, te delen, en te

analyseren. De hardware die vereist is kan verschillen van een ‘doorsnee’ computer, tot

een snellere computer of zelfs een cluster computers (bijv. in de vorm van een Hadoop-

cluster). De rekenkracht die vereist is, is met name afhankelijk van:

De hoeveelheid data die geanalyseerd moet worden.

De complexiteit van de algoritmen achter de analyses. Sommige algoritmen

schalen bijvoorbeeld lineair met het aantal datapunten, andere algoritmen schalen

bijvoorbeeld exponentieel. Wanneer de algoritmen exponentieel schalen is het in

de praktijk vaak nuttiger om een ander algoritme te selecteren (die nog steeds

voldoende kwaliteit in de output biedt) dan om enorm veel meer rekenkracht te

realiseren (wat vaak ook te duur is).

De doorlooptijd die beschikbaar is. Wanneer het geen probleem is om weken op

de resultaten te wachten, kan men volstaan met minder krachtige hardware.

Uiteraard is een grote doorlooptijd voor real-time analyses geen optie. Voor data-

analyses die kennis genereren en inzichten bieden is dit wel een optie.

Ook is er software benodigd om data binnen te halen, in te lezen, te prepareren, te

verwerken, te analyseren en te visualiseren. Voor sommige softwarepakketten zijn licenties

vereist, andere (vaak open source) software is gratis. Afhankelijk van de typen analyses is

verschillende software vereist. Niet elke organisatie heeft de benodigde software in huis,

waardoor het lastig of onmogelijk kan zijn om de volle potentie van Big en Open data te

benutten.

Een ander onderwerp, sterk gerelateerd aan privacy, is het pseudonimiseren van data

zodat de voordelen van het gebruik van micro-data benut kunnen worden terwijl de data

niet herleidbaar is tot een individu. Pseudonimiseren houdt in dat een derde partij, een

38 Daarnaast zijn er ook nog andere schaalvoordelen wat betreft het beheer van de dienst (in termen van personeel

de benodigde hardware) en wat betreft naamsbekendheid. Het belang van het laatste aspect moet zeker niet

worden onderschat. Collaborative consumption portals (weer een ander type van online marktplaatsen) zoals

Snappcar hebben, ook al zijn ze inherent lokaal gericht, landelijk een groot marktaandeel vanwege de algemene

naamsbekendheid.


zogenaamde Trusted Third Party (TTP), de data zodanig versleutelt dat herleiding tot een

individu niet meer mogelijk is. Vervolgens leveren zij de versleutelde data. De enige partij

die de data tot een individu zou kunnen herleiden is dan dus deze TTP.

Vaardigheden

Wat betreft het issue van de vaardigheden: als de data eenmaal beschikbaar en

toegankelijk is, moet er tenslotte nog iets mee kunnen worden gedaan. Welnu, het

prepareren39 en analyseren van grote hoeveelheden data is een vak op zich. Dit vereist een

specifieke mix van IT-vaardigheden en kwantitatieve onderzoeksvaardigheden.40 Dit zijn

niet zonder meer de vaardigheden waar traditioneel opgeleide onderzoekers over

beschikken. Voor deze groep is de opkomst van Big Data dus zowel een kans (belang van

onderzoek neemt toe) als een bedreiging (het wordt voor de buitenwereld duidelijk dat niet

alle benodigde vaardigheden aanwezig zijn).

Ook bij de eindgebruikers van de resultaten van de Big Data-analyses – de professionals

uit het veld – is het gebrek aan vaardigheden soms een probleem. De resultaten van Big

Data analyses worden meestal ontsloten in (online) dashboards. Deze professionals zijn

over het algemeen niet gewend om met dit soort dashboards om te gaan. Ze zijn gewend

om met mensen te praten, niet met data. Toch is het van groot belang dat de professionals

uit het veld – als materiedeskundigen – nauw worden betrokken bij het uitvoeren van

data-analyses. Meestal vereist de juiste interpretatie van de gegevens meerdere

iteratieslagen tussen de data scientists (die de patronen identificeren die de

ervaringsdeskundigen tot dan toe over het hoofd hadden gezien) en de

ervaringsdeskundigen (die op basis van hun empirische kennis bij uitstek het verschil

kunnen maken tussen signaal en ruis – constructen in de data).

Standaarden en informatiemodellen

Voor de discussie rondom informatiemodellen en standaarden is het belangrijk om de

volgende zaken te onderscheiden: (1) de techniek die gebruikt wordt om gegevens uit te

wisselen en (2) eigenschappen van de gegevens die uitgewisseld worden. Voor beide

facetten kunnen standaarden bestaan, maar deze zijn van een heel andere aard. Voor het

eerste punt bestaan er onder andere ‘standaarden’ met betrekking tot datakoppelingen en

bestandsformaten (bijv. CSV of XML); deze bestandsformaten worden veel gebruikt, en

dus is het praktisch om gegevens in deze bestandsformaten vrij te geven. Voor het tweede

punt gaat het om standaarden met betrekking tot de datastructuur. Hier gaat het om

vragen als: “Welke gegevens worden uitgevraagd en/of opgeslagen? Hoe wordt een locatie

opgeslagen (gemeente, woonplaats, postcode 6PP, postcode 4PP, coördinaten in het

WSG84-systeem, coördinaten in het RD-systeem)? Welke categorieën van hulpvragen

worden gehanteerd?

De techniek die gebruikt wordt om gegevens uit te wisselen is afhankelijk van de aard van

de data. Wanneer de data (vrijwel) statisch is, kan online ontsluiting in de vorm van bijv.

XML-, CSV- of XLS-bestanden voldoen (zie bijv. formats CBS). Dit is vaak het geval bij

data die het CBS of gemeenten ontsluiten. Denk dan aan cijfers over de bevolking,

buurtcijfers, of cijfers m.b.t. werkgelegenheid. Deze cijfers worden vaak jaarlijks of per

39 Data munching – het prepareren van grote hoeveelheden data zodat ze geschikt zijn voor verdere verwerking en

analyse – kost vaak meer tijd dan het uitvoeren van de analyse zelf. Vergelijk het schilderen van het buitenwerk

van een huis.

40 Met de focus op het laatste aspect – data scientists zijn vooral statistici die handig zijn met IT – geen IT’ers die

statistiek erbij doen met de focus op het laatste aspect – data scientists zijn vooral statistici die handig zijn met IT

– geen IT’ers die statistiek erbij doen.


kwartaal geüpdatet; een frequentie van gegevensupdates die eenvoudig ‘handmatig’ zijn

door te voeren in het systeem in kwestie van de data-importeur (=datagebruiker).

Wanneer de data dynamisch is, ofwel (quasi) real time verandert, is het zeer preferabel om

de data automatisch in te lezen/laden vanuit de andere organisatie. In dit geval moet een

automatische koppeling tussen punt A en punt B gemaakt worden. Vaak wordt dit geregeld

met een ‘Application programming interface (API)’. De dataleverancier specificeert hierbij

hoe een andere partij zijn data kan adresseren en kan binnenhalen. API is overigens een

generieke term; API’s van verschillende partijen kunnen anders in elkaar zitten, mede

doordat de structuur van de desbetreffende data iedere keer anders kan zijn. Het idee op

hoofdlijnen blijft echter gelijk.

Standaarden zijn eigenlijk pas nodig zodra meerdere partijen onderling hetzelfde type data

met elkaar willen uitwisselen, of wanneer dezelfde partijen over grotere tijdsperiodes data

willen uitwisselen. Zolang er maar één aanbieder is van de open data (bijv. een

gemeente), is een standaard m.b.t. datastructuur nog niet echt ter sprake. De

verschillende partijen die de data van deze gemeente zouden willen gebruiken hoeven

immers maar één keer hun systeem aan te passen aan de gegevensimport van de

gemeente.

Wanneer meerdere partijen dezelfde data (qua inhoud) gaan verstrekken wordt een

standaard bruikbaar. Denk bijvoorbeeld aan meerdere gemeenten die dezelfde informatie

willen vrijgeven. Het is dan wenselijk dat zij dezelfde notatie m.b.t. namen gebruiken,

dezelfde schalen hanteren bij bepaalde indicatoren, en dezelfde definities van variabelen

gebruiken. Een ander voorbeeld is het uitwisselen van vraag- en aanbodgegevens tussen

online marktplaatsen: hiervoor is het wenselijk dat gegevens uniform worden uitgevraagd

en/of opgeslagen, of dat er een adequate koppeling (lees vertaalslag) tussen de twee

bronnen gemaakt wordt. Wanneer de data qua structuur en inhoud (te sterk) uiteenlopen

is het niet (goed) meer mogelijk om deze data te combineren, en kan de potentie van het

combineren van data niet volledig benut worden. Verschillende platforms (bijv. online

marktplaatsen) gebruiken doorgaans andere vragen en/of antwoordcategorieën en dus

hebben zij vaak een eigen datastructuur. Vaak wordt in een dergelijke situatie gesteld dat

‘iedereen zijn eigen standaard heeft’.

Merk op dat het voor de discussie rondom standaarden essentieel is dat men een scherp

beeld heeft van hetgeen gestandaardiseerd moet worden. Een voorbeeld zou zijn wanneer

meerdere platforms gekoppeld zouden worden. Wat moet dan gestandaardiseerd worden?

Te denken valt aan informatie zoals algemene achtergrondkenmerken, type

hulpvraag/hulpaanbod, en urgentie van de hulpvraag.


B. Juridisch drijfzand en privacy valkuilen41

Kijkend naar de cases door een juridische bril dan zien we: een veelheid aan data, een

veelheid aan betrokkenen (publiek en/of privaat) en een veelheid aan juridisch relevante

handelingen rond het ontsluiten van data, die – in onderling verband – de toepasselijkheid

van tal van juridische regimes ‘triggeren’. In deze subparagraaf behandelen we

achtereenvolgens:

1. welke regelingen van toepassing zijn op de informatiestromen en de betrokken

partijen en duiden we de implicaties daarvan;

2. denkend vanuit de positie van de portaalhouder, duiden we kort de belangrijkste

verplichtingen en risico’s en

3. geven we een lijstje van onderwerpen (met toelichting) die ons inziens aanvullend

geregeld zouden moeten worden.

(1) Korte duiding van toepasselijke regelingen

In Figuur 13 zijn de (meest) relevante regelingen opgenomen. 42 De toepasselijkheid van

deze regelingen is van belang omdat deze bepalen wat er moet, wat er niet mag en,

binnen de ruimte die dat laat, waarover je afspraken kan maken, onder meer om risico’s af

te dekken en belangen van derden te waarborgen.

Figuur 13. Juridische regelingen van toepassing op de informatiestromen en betrokkenen

Regels bescherming persoonsgegevens

Burgerlijk wetboek: - intellectuele eigendomsrecht

- aansprakelijkheidsrecht- contractenrecht

Mede-dingings

regels

Dataleveranciers

Bedrijven Burgers

Wet Openbaarheid van bestuur

Algemene wet bestuursrecht

Aanbestedingsregels

Inspirewet Bijzondere

regelingen

Dataportaalafnemers

3e landen Overheden

Overheid BOverheid A(Beheerder

portaal)

Algemene voor-waardenrecht

Consumen-tenrecht

BedrijvenConsu-menten

Rechtspersonenrecht

data

Dat

a +

dien

sten

Beheerderdataportaal

Diensten

41 Bij het opstellen van deze paragraaf zijn we ter zijde gestaan door Marc de Vries, juridisch expert op het gebied

van Open Data. 42

Er zijn meer (specifieke) regelingen die van toepassing zijn. We volstaan met de belangrijksten.


In Bijlage 8 is een korte beschrijving per regeling opgenomen, waarbij steeds de juridisch

relevante handeling wordt geduid, de personen (burgers, bedrijven, overheden) die erbij

betrokken zijn en de aard van de regeling (dwingend recht of aanvullend recht (bij het

laatste kan men zaken contractueel (aanvullend en afwijkend) regelen)).

(2) Verplichtingen en risico’s

Zoals uit het bovenstaande mag blijken, zijn er tal van over elkaar heen vallende

regelingen van toepassing op (de activiteiten van) de portaalhouder. Het voert te ver deze

allemaal in detail te behandelen (maar het is wel raadzaam dat op enig later moment wel

te doen). We volstaan daarom met het signaleren van de belangrijkste verplichtingen en

risico’s (voor aansprakelijkheid).

Daarbij moeten we allereerst kijken naar de vorm en het karakter van de rechtspersoon

die het dataportaal gaat bestieren. Immers, daar liggen keuzes: moet deze een publiek

karakter hebben (dus een onderdeel zijn van een overheidsorganisatie), of moet deze juist

op afstand staan (bijvoorbeeld een samenwerking van private partijen (eventueel

aangevuld met overheidsorganisaties))? Dit is van belang omdat bepaalde regelingen

hierdoor van toepassing worden of juist niet. Denk hierbij bijvoorbeeld aan de Wet

Openbaarheid van Bestuur (Wob) – die ziet slechts toe op informatie die berust bij

overheden maar ook aan aanbestedingsregels, die slechts van toepassing zijn op

overheidsorganisaties. Overigens is hierbij niet slechts de rechtsvorm van invloed, maar

ook de financiering van en zeggenschap over de portaalhouder. Hoe dan ook, de keuze

voor de vorm zal toch vooral een optelling zijn van afwegingen die verder gaat dan slechts

de toepasselijkheid van regimes, zoals: hoeveel invloed wil de overheidsorganisatie

hebben, wat zijn de bedrijfsrisico’s en hoe dicht willen we daarop zitten, wat is het

verdienmodel, wie moeten (verder) bijdragen? Daarbij geldt dat de keuzes niet in beton

gegoten zijn: het kan zo zijn dat gestart wordt als onderdeel van de overheidsorganisatie

en men op termijn converteert naar een privaatrechtelijke vorm.

Goed beschouwd leidt iedere schending van een verplichting tot mogelijke

aansprakelijkheid. Echter sommige schendingen liggen meer voor de hand dan anderen en

daarbinnen zijn weer schendingen die meer impact zullen hebben dan anderen. We

beperken ons daarom tot de twee grootste: (a) de data die het portaal beschikbaar stelt

dan wel verwerkt, hadden nooit naar buiten gemogen (b) de data die beschikbaar zijn

gesteld zijn onjuist en leiden tot schade.

Risico a: data zijn beschikbaar gesteld terwijl dat niet had gemogen

Als het portaal data beschikbaar stelt terwijl dat niet had gemogen, zal deze daarvoor

aansprakelijk zijn. Dit kan in de situatie dat (i) de data niet openbaar zijn dan wel

verwerking niet is toegestaan of (ii) de situatie waarbij inbreuk gemaakt wordt op

intellectuele eigendomsrechten van derden of (iii) het beschikbaar stellen anderszins

onrechtmatig is.

Niet openbare, dan wel niet verwerkbare data: In de eerste situatie –

vooropgesteld dat het portaal een bestuursorgaan is dat onder het bereik van de

Wob valt – zal de fout erin kunnen bestaan dat ten onrechte een weigeringsgrond

uit de Wob (artikel 10) niet is toegepast: er is informatie naar buiten gegaan die

geheim had moeten blijven. Denk hierbij aan staatsgeheimen,

opsporingsinformatie en vooral persoonsgegevens. Die laatste categorie is van

groot belang, niet alleen omdat de gegevens in de cases dikwijls zogenaamde

‘bijzondere persoonsgegevens’ zijn, waarop een zeer streng regime van toepassing

is, maar ook omdat het in wezen niet veel uitmaakt of het portaal ‘publiek’ of

‘privaat’ is: de Wet bescherming persoonsgegevens (Wbp) ziet op iedere


verwerking van persoonsgegevens wie dat ook doet (en het openbaarheidsregime

van de Wob, hapt daar maar een heel klein stukje vanaf). Bovendien vallen

hieronder ook allerlei bewerkingen van data die niet naar buiten gaan: de Wbp

snijdt daar dwars doorheen.

In vrijwel alle gevallen is het enige relevante criterium of er sprake is van

persoonsgegevens of niet. Als dat zo is, geldt het regime van de Wbp. Dat betekent

dat er persoonlijk toestemming moet worden gevraagd aan alle betrokken

individuen als hun persoonsgegevens worden gebruikt voor een doel dat niet

verenigbaar is met het doel waar ze oorspronkelijk voor ingewonnen waren. Welnu,

bij open data en Big Data trajecten gaat het vrijwel per definitie om een ander doel

– ook als de data intern wordt hergebruikt. Nota bene, de Wbp hanteert een zeer

ruime definitie van het centrale begrip ‘persoonsgegevens’: “[…elk gegeven]

(=iedere informatie) betreffende een geïdentificeerde of identificeerbare natuurlijke

persoon.” (Art.1a Wbp). De crux zit in het laatste element. Daar staat dat

gegevens ook als persoonsgegevens worden gezien als ze indirect verwijzen naar

een natuurlijke persoon. Dat geldt natuurlijk voor gegevens die één op één

gekoppeld zijn aan een natuurlijk persoon, zoals namen, adressen en

telefoonnummers maar eventueel ook voor combinaties van gegevens die het

mogelijk maken om de persoon te identificeren. Vuistregel in de jurisprudentie is

dat als het gegeven bepalend kan zijn voor de wijze waarop de betrokken persoon

in het maatschappelijke verkeer wordt beoordeeld of behandeld, het een

persoonsgegeven is.

Zijn Open Data en Big Data toepassingen dan überhaupt niet mogelijk zodra er

sprake is van persoonsgegevens? In het geval het gaat om zogenaamde

‘bijzondere persoonsgegevens’ is dat inderdaad het geval. De Wbp sluit de

(verdere) verwerking van dergelijke persoonsgegevens (zoals godsdienst, ras,

politieke gezindheid, strafrechtelijk verleden en gezondheid) uit. Weliswaar kan het

College Bescherming Persoonsgegevens ontheffing van dit verbod verlenen maar

dit zal alleen gebeuren als dit noodzakelijk is met het oog op een zwaarwegend

algemeen belang en als er passende waarborgen worden geboden ter bescherming

van de persoonlijke levenssfeer (Wpb Art. 23).

Als er geen sprake is van bijzondere persoonsgegevens, maar slechts van

persoonsgegevens, is er wel wat ruimte. In principe mag data alleen worden

vastgelegd met een vooropgesteld doel. De belofte van Big Data en Open Data is

nu juist dat er achteraf allerhande toepassingen kunnen worden bedacht die niet

vooraf zijn bedacht. In dat kader biedt art 9 van de Wbp (zie kader).

Artikel 9 van Wet bescherming persoonsgegevens (Wbp)

1. Persoonsgegevens worden niet verder verwerkt op een wijze die onverenigbaar is met de doeleinden

waarvoor ze zijn verkregen

2. Bij de beoordeling of een verwerking onverenigbaar is als bedoeld in het eerste lid, houdt de

verantwoordelijke in elk geval rekening met:

a. de verwantschap tussen het doel van de beoogde verwerking en het doel waarvoor de gegevens

zijn verkregen;

b. de aard van de betreffende gegevens;

c. de gevolgen van de beoogde verwerking voor de betrokkene;

d. de wijze waarop de gegevens zijn verkregen en

e. de mate waarin jegens de betrokkene wordt voorzien in passende waarborgen.


Het beter kunnen afstemmen van vraag en aanbod van zorg – waardoor burgers

beter kunnen worden geholpen – zou zo’n toepassing kunnen zijn. Als de

maatschappelijke voordelen evident zijn, zou artikel 9 wellicht een basis kunnen

bieden. Een alternatief is alsnog aan alle betrokken personen toestemming vragen

voor gebruik met dit doel dan wel de data te anonimiseren voordat de nieuwe

verwerking plaatsvindt. Zoals hiervoor is betoogd (zie voetnoot 36) zijn er

technische oplossingen om persoonsgegevens te koppelen op micro-niveau terwijl

de anonimiteit gegarandeerd blijft (bijvoorbeeld via een TTP).

Intellectuele rechten van derden: Verstrekking van data voor waarop

intellectuele eigendomsrechten van derden rusten, zal ook tot aansprakelijkheid

kunnen leiden. Derden kunnen nu eenmaal auteurs- en/of databankrechten hebben

op de bij de overheid berustende informatie, waardoor verstrekking via de portal

een inbreuk vormt op deze rechten.

Dit geldt zowel voor data die de overheid aan het portaal heeft geleverd (en

waarop rechten van derden rusten) als ook voor data die derden zelf aan het

portaal hebben verstrekt, wederom ongeacht of het portaal publiek dan wel privaat

gehouden is. Uiteraard verandert de zaak als de rechthebbende toestemming heeft

gegeven voor de verstrekking en de garantie heeft gegeven dat hij of zij zelve geen

inbreuk maakt op enig recht. We komen hier nog op in de laatste sectie van deze

subparagraaf.

Anderszins onrechtmatige data: Tenslotte is het ook nog denkbaar dat de data

van een leverancier onrechtmatig zijn tegenover een ander, bijvoorbeeld omdat de

data lasterlijk of smadelijk zijn (nog afgezien van het strafrechtelijk karakter

daarvan). Over het algemeen geldt dat de portaalhouder niet direct

verantwoordelijk is voor de doorgegeven inhoud, maar hij heeft wel een eigen

verantwoordelijkheid. Een redactioneel reglement zal hier uitkomst kunnen bieden.

Risico b: data zijn gebrekkig en leiden tot schade

Een tweede risico betreft dat de data weliswaar beschikbaar gesteld hadden mogen

worden, maar de data niet overeenstemmen met de werkelijkheid en afnemers (of hun

afnemers) hierdoor schade lijden. Het is daarbij afhankelijk van de vormgeving van de

relatie tussen de portaalhouder en de afnemer of de basis wanprestatie dan wel

onrechtmatige daad zal kunnen ageren. Daar zitten wat juridische nuances in –

wanprestatie is makkelijker aan te tonen – maar het voert te ver om daar in detail op in te

gaan.

Hoe dan ook, toepassing van de in de rechtspraak geformuleerde regels over

aansprakelijkheid voor gevaarzetting, leidt tot de conclusie dat de risico’s voor de

portaalhouder relatief gering zullen zijn. In de eerste plaats zal de verstrekking van

gebrekkige informatie niet al te gemakkelijk tot iets onrechtmatigs leiden. Daarbij moet

steeds in het oog gehouden worden dat de data verstrekt door overheden uit hoofde van

de publieke taak geproduceerd worden en juist niet voor het hergebruik. Hetzelfde geldt

goed beschouwd voor data verstrekt door niet-overheidspartijen. Via het portaal zullen de

beschikbare data immers alle kanten op gaan – hier is het ook allemaal om te doen – en

geraken aldus buiten hun context. Voor verkeerde interpretatie als gevolg hiervan kunnen

verstrekkers, laat staan de portaalhouder, niet snel verantwoordelijk gehouden worden.

Wel zal van de portaalhouder, zeker als deze een publiek karakter heeft, verlangd kunnen

worden dat deze de nodige voorzorgsmaatregelen neemt ter voorkoming van mogelijk

kwade gebeurtenissen. Denk hierbij met name aan het toevoegen van een basislaag van


metadata die de afnemers in staat stelt de context van de data beter te begrijpen en

eventuele gebreken gemakkelijk zelf te constateren. Ook het gebruik van een proclaimer is

aan te raden (zie volgende sectie).

(3) Onderwerpen die aanvullend geregeld zouden moeten worden en de vorm daarvan

Zoals hierboven wel gebleken is, vult het wettelijk kader (grotendeels dwingend rechtelijk)

al veel in van wat moet en niet mag. Binnen deze ruimte is er een aantal risico’s dat

geadresseerd kan worden met enkele aanvullende beheersmaatregelen: (a) standaard

contracten en (b) een aantal algemene verklaringen.

Maatregel a: standaard contracten

Deze beheersmaatregelen sluiten uiteraard aan op de relaties die de portaalhouder heeft,

te weten:

Een standaard contract tussen dataleveranciers en de portaalhouder

Een standaard contract tussen data-afnemers en de portaalhouder

Deze standaard contracten regelen tal van onderwerpen (zoals: inhoud van de

verplichtingen, alles rond het gebruik van persoonsgegevens (doelbinding, toestemming

gebruik, transparantie, inzage etc.) overdracht van rechten, aansprakelijkheid, overmacht

(bijvoorbeeld als de website uit de lucht is), conflictoplossingsmechanismen en -

procedures, bevoegde rechter etc.). Deze standaard contracten worden on-line aangegaan,

bij registratie.43

Drie onderwerpen zijn daarbij van bijzonder belang:

Een helder privacybeleid: Veel data zullen mogelijk een persoonsgegeven zijn.

Tegelijkertijd werkt het portal pas goed – en gebruiken mensen deze – als er

gegevens van persoonlijke aard in staan. Het is daarom van groot belang dat bij de

intake en uitgifte van data heel helder wordt aangegeven wat de portaalhouder

met de data gaat doen daarvoor expliciete toestemming te vragen en er daarbij

voor te zorgen dat de doelomschrijving ruim maar ook heel helder is. Dit slaat dus

(uitgebreid) neer in het standaard contract tussen dataleverancier en

portaalhouder en in het standaard contract tussen data-afnemer en portaalhouder

alsmede in de vorm van het privacyreglement (zie hierna).

Omgang met rechten, inclusief die van derden: Uiteraard moet de

portaalhouder zeker weten dat hij de data die hij van zijn dataleveranciers krijgt

ook mag publiceren. In het standaard contract met hen moeten de rechten op de

data aan hem overdragen worden dan wel moet hij toestemming krijgen de data te

publiceren. Verder doet de portaalhouder er goed aan in datzelfde standaard

contract – zeker waar het om niet-overheidspartijen gaat – van de leveranciers de

garantie te krijgen dat zij rechthebbende zijn en de portaalhouder schadeloos

zullen stellen als deze onverhoopts toch (met succes) aansprakelijk wordt gesteld

door iemand anders (die rechthebbende blijkt te zijn).

Beperking aansprakelijkheid: Verder kan de portaalhouder in het standaard

contract met de afnemer een beding opnemen dat het nimmer dan wel beperkt

aansprakelijk is voor eventuele schade die het gevolg kan zijn van het gebruik van

de data. Dit wordt ook wel een disclaimer genoemd. Het is overigens wel de vraag

of zo’n beding altijd stand houdt (mocht het tot een juridische procedure komen).

43 Als hierboven reeds aangegeven is er een aparte wettelijke regeling over het gebruik van algemene voorwaarden.

Deze stelt zowel inhoudelijke als procedurele eisen die de portaalhouder in acht moet nemen. Bij het vormgeven

van de registratieprocedure moeten deze eisen meegenomen worden.


Maatregel b: algemene verklaringen

Naast deze contractuele beheersmaatregelen doet de portaalhouder er goed aan een aantal

verklaringen op te stellen. Deze verklaringen zijn gericht aan ‘eenieder’ (dus ook mensen

die zomaar wat komen snuffelen (zonder de data in te zien), financiers, bestuurders). Nota

bene: er komt geen contract tot stand. Niettemin zullen ze wel indirect van invloed zijn op

de standaard contracten, omdat die naar deze reglementen zullen verwijzen. Het gaat

daarbij om:

Een privacyreglement: Hierin legt de portaalhouder uit hoe hij met

persoonsgegevens omgaat. Vaak wordt een dergelijk reglement gebruikt om de vrij

technische beschrijving in de contracten naar “normaal Nederlands” te vertalen.

Dat impliceert natuurlijk dat er geen licht moet zitten tussen hetgeen in de

contracten staat en in deze verklaring.

Een redactiestatuut: In zowel het standaard contract met de dataleveranciers als

met de data-afnemers moet staan dat de portaalhouder te allen tijde het recht

heeft informatie te verwijderen als deze onrechtmatig lijkt te zijn (inbreuk makend

dan wel lasterlijk). Daarbij kan verwezen worden naar een openbaar

redactiestatuut. Dit statuut legt in algemene bewoordingen uit hoe de

portaalhouder met de data omgaat en welke rechten het heeft en welke procedures

het daarin volgt. Dit schept duidelijkheid naar eenieder.

Een ‘proclaimer’: Tenslotte doet de portaalhouder er goed aan naar eenieder toe

helder te maken wat haar rol is en tot waar haar verantwoordelijkheden reiken en

dat zij geen garanties kan geven. Uiteraard rust er op de portaalhouder, zeker als

deze een publiek karakter heeft, een inspanningsverbintenis om de informatie zo

goed mogelijk (up to date, goed gemetadateerd) ter beschikking te stellen, maar

veel verder moet dat niet gaan. Overigens is deze proclaimer helemaal van groot

belang voor toepassingen waar überhaupt geen contract met de data-afnemer

gesloten wordt, maar deze simpelweg de data ter beschikking krijgt. In dat geval is

er dus helemaal geen mogelijkheid om via een standaard contract risico’s weg te

contracteren, zodat veel nadruk komt te liggen in het helder uitleggen wat de

portaalhouder doet en vooral ook wat men niet van hem mag verwachten.

Tabel 10 vat een en ander samen. In de rijen zien we dus de risico’s en in de kolommen in

welke relatie (tussen betrokken partijen, te weten: (a) dataleverancier (aan de

portaalhouder), (b) portaalhouder, (c) data-afnemer (van de portaalhouder), (c) andere

personen) deze spelen. In de cellen staan vervolgens door welk middel deze risico’s

geadresseerd kunnen worden.


Tabel 10. Kruising risico’s versus beheersmaatregelen

Relatie

Risico

Standaard contract in de

relatie dataleverancier -

portaalhouder

Standaard contract in de

relatie portaalhouder –

data-afnemers

Verklaringen op de website

in de relatie Portaalhouder –

eenieder

Juiste omgang

met

persoonsgegevens

Zeer uitgebreide

toestemming en

doelomschrijving

Verwijzing naar

privacyreglement

Wijzen op

aanwezigheid

persoonsgegevens en

consequenties daarvan

Verwijzing naar

privacyreglement

Privacyreglement

Gepubliceerde

data niet openbaar

Garanties van

dataleverancier

Verwijzing naar

Redactiestatuut

Uitsluiting dan wel

beperking

aansprakelijkheid

(disclaimer)

Verwijzing naar

Redactiestatuut

Proclaimer

Redactiestatuut

Publicatie van

data maakt

inbreuk op

intellectuele

rechten derden of

anderszins

onrechtmatig

Garanties van

dataleverancier

Overdracht van rechten

of toestemming van

dataleverancier

Verwijzing naar

Redactiestatuut

Uitsluiting dan wel

beperking

aansprakelijkheid

(disclaimer)

Verwijzing naar

Redactiestatuut

Proclaimer

Redactiestatuut

Gepubliceerde

data zijn

gebrekkig of

onjuist

Verwijzing naar

Redactiestatuut

Uitsluiting dan wel

beperking

aansprakelijkheid

(disclaimer)

Verwijzing naar

Redactiestatuut

Proclaimer

Redactiestatuut

3.4 Conclusies en aanbevelingen

Conclusies

Dit hoofdstuk geeft antwoord op de tweede hoofdvraag, namelijk “Hoe kan de overheid de

markt faciliteren bij de ontwikkeling van succesvolle producten voor burgers, met name

met gebruik van open en big data?” Hieronder zetten we de belangrijkste conclusies op een

rij, waarbij we per conclusie aangeven welke deelvraag daarmee wordt beantwoord. Eerst

zullen we enkele generieke conclusies trekken.

Generieke conclusies

Een harde scheidslijn tussen Big en Open data is arbitrair, beide ontwikkelingen

liggen vooral in elkaars verlengde.

Digitale informele zorgdiensten bestaan er in vele soorten in maten (zie hoofdstuk

2). Een aantal van deze diensten zullen zich waarschijnlijk doorontwikkelen tot

landelijke platforms met grote aantallen gebruikers. De (grote hoeveelheden) data

over het gebruikersgedrag die deze platforms zelf genereren – eventueel in

combinatie met externe bronnen (enter Open Data) – biedt veel potentie voor Big

Data analyses.

De resultaten van Big Data analyses kunnen in de eerste plaats helpen om de

kwaliteit van de dienstverlening van de DIZ zelf te verbeteren.

Anderzijds kunnen de resultaten van de analyses waardevolle inzichten bieden voor

derde partijen, bijvoorbeeld als ondersteuning van het nationale en lokale beleid

rond de Kanteling in de zorg, bij het ontlasten van de 1e-lijnszorg, of bij het

optimaliseren van de zorgketen (zie paragraaf 3.2).


Ze kunnen ook helpen de kwaliteit van dienstverlening van andere DIZ’en te

verbeteren (door verschillen en overeenkomsten in gebruikersgedrag te

analyseren). Met andere woorden, in plaats van het naar binnen halen van externe

data wordt de interne data hier naar buiten gebracht – de DIZ als bron van

informatie voor derde partijen (onder het motto: “Denk niet wat andermans data

voor u kan doen, maar wat uw data voor anderen kan doen”).

We hebben gezien dat een veelheid van juridische regimes van toepassing is op het

portaal en haar omgeving. De mengeling van private en publieke partijen

(leveranciers en afnemers) en de keuzes die er bestaan wat de vormgeving

(publiek/privaat) van de portal betreft maakt dit gecompliceerd, maar zeker niet

onontwarbaar.

Daar waar substantiële risico’s bestaan, kunnen deze grotendeels met waarborgen

en goede procedures en heldere afspraken opgelost worden. Dit geldt vooral voor

de verwerking van persoonsgegevens en de publicatie van data waarmee mogelijk

wat is (inbreuk makend dan wel niet correct).

Conclusies met betrekking tot de deelvragen

a. Welke categorieën van gegevens moeten worden ontsloten ter vergroting van de

zelfredzaamheid, de bijdrage aan de dienstverlening en de betrokkenheid van burgers bij

publieke vraagstukken?

We willen vooropstellen dat het voor de doelen, genoemd in deze onderzoeksvraag,

preferabel is om zoveel mogelijk data binnen de gemeente open te stellen. Het is

namelijk onmogelijk om alle mogelijkheden en toepassingen van (open) data op

voorhand te identificeren.

Desalniettemin zijn er typen data waarvan verwacht zou kunnen worden dat ze

beter/meer gebruikt kunnen worden dan andere typen. Twee belangrijke dimensies

van datasets om ‘high potentials’ te identificeren zijn (1) thema en (2) geografisch

aggregatieniveau.

Op het gebied van thema’s ligt het voor de hand om data open te stellen die

betrekking hebben op de thema’s waarin de Digitale Informele Zorgdiensten

opereren: zorg en welzijn.

Ook kunnen de thema’s benaderd worden vanuit het oogpunt van de

zelfredzaamheid op de drie decentralisaties: zorg en welzijn, jeugdzorg en

arbeidsparticipatie.

Maar vergeet niet dat mogelijk interessante innovaties kunnen ontstaan uit

koppelingen met ogenschijnlijk ‘niet-gerelateerde’ data. Denk bijvoorbeeld aan het

importeren van wandelroutes en informatie over natuurgebied in de buurt, welke

nuttig kan zijn voor een online-marktplaats-gebruiker, die graag met iemand

anders een stuk zou gaan wandelen.

DIZ’s hebben doorgaans een lokale benadering ten aanzien van hun gebruikers. Dit

mag geen verrassing zijn, gegeven het feit dat hulp doorgaans ook lokaal

georganiseerd wordt. Om deze reden ligt het ook het meest voor de hand om data

open te stellen die betrekking hebben op het lokale niveau. Denk bijvoorbeeld aan

gegevens over buurt- of wijkeigenschappen: leefomstandigheden, opbouw van de

populatie, activiteiten in buurt, relevante plaatsen zoals ontmoetingsplaatsen en

hulpaanbieders, informatie m.b.t. gezondheid, sociaaleconomische situatie.

Ook gegevens vanuit de portals zouden (deels) opengesteld kunnen worden,

uiteraard met inachtneming van alle uitdagingen zoals beschreven in dit hoofdstuk.


b. Wat is de aard van de gegevens en wettelijke beperkingen die gelden voor de

verwerking van deze gegevens?

Het juridisch regime rondom datastromen is vrij complex; er zijn meerdere

juridische regelingen van toepassing (zie paragraaf 3.3 voor een gedetailleerde

beschrijving).

Wanneer het gaat om ‘bijzondere persoonsgegevens’ (bijv. gezondheid of

strafrechtelijk verleden) is het speelveld zeer beperkt; gebruik van data is sterk

gelimiteerd.

Wanneer data betrekking heeft op persoonsgegevens is er wat meer speelruimte.

Artikel 9 van de Wbp (zie paragraaf 3.3) stelt “1. Persoonsgegevens worden niet

verder verwerkt op een wijze die onverenigbaar is met de doeleinden waarvoor ze

zijn verkregen.” Wanneer de data (anoniem) wordt ingezet om bijvoorbeeld de

matching van vraag en aanbod te verbeteren, is er een goede case te maken om

aan te geven dat dit wel verenigbaar is met het doel waarvoor de data verkregen is

(zie lid 2).

Wanneer de data geen betrekking heeft op persoonsgegevens, zijn er in principe

geen bezwaren met betrekking tot de Wbp, maar kunnen wel andere bezwaren

gelden (bijv. intellectueel eigendomsrechten).

c. Welke statistische gegevens kunnen worden afgeleid als open data beschikbaar zijn?

Er kunnen in theorie enorm veel statistische gegevens worden afgeleid als open

data beschikbaar zijn. Voor een eerste vingeroefening, zie de proeftuinen in Bijlage

6.

Voorbeelden uit de proeftuinen zijn netwerkanalyse, geografische analyse,

wederkerigheidsanalyse, tekstanalyse, associatie-analyse, gebruikersanalyse en

pad-analyse.

De exacte omvang van de mogelijkheden is in grote mate afhankelijk van de

gegevens waarmee deze open data gecombineerd worden. De potentie van de

analyseresultaten zijn dus ook afhankelijk van de gegevens, die portaalhouders,

burgers, bedrijven, overheden en andere partijen zelf hebben.

Statistische gegevens die afgeleid kunnen worden vanuit de open dataset zelf zijn

afhankelijk van de omvang, datatypen en datakwaliteit van deze dataset.

d. Welke informatiemodellen zijn beschikbaar voor gegevensuitwisseling, welke moeten

ontwikkeld worden? & e. Welke open standaarden zijn beschikbaar en geschikt voor de

uitwisseling van open gegevens?

Voor de discussie rondom informatiemodellen en standaarden is het belangrijk om

de volgende zaken te onderscheiden:

o De techniek die gebruikt wordt om gegevens uit te wisselen.

o Eigenschappen van de gegevens die uitgewisseld worden.

Beide hebben andere typen standaarden.

De techniek die gebruikt wordt om gegevens uit te wisselen is afhankelijk van de

aard van de data: is de data min of meer statisch of dynamisch?

Standaarden zijn eigenlijk pas nodig zodra meerdere partijen onderling hetzelfde

type data met elkaar willen uitwisselen, of wanneer dezelfde partijen over grotere

tijdsperiodes data willen uitwisselen.

Wanneer de data qua structuur en inhoud (te sterk) uiteenlopen is het niet (goed)

meer mogelijk om deze data te combineren, en kan de potentie van het

combineren van data niet volledig benut worden.

Voor de discussie rondom standaarden is het essentieel dat men een scherp beeld

heeft van hetgeen gestandaardiseerd moet worden.


f. Welke eisen moeten worden gesteld voor ontsluiting, gebruik en beveiliging van de

categorieën van gegevens? (zie ook paragraaf 3.3)

Het wettelijk kader vult al veel in van wat moet en wat niet mag. Binnen deze

ruimte is er een aantal risico’s dat geadresseerd kan worden met enkele

aanvullende beheersmaatregelen: (a) standaard contracten en (b) een aantal

algemene verklaringen.

Standaard contracten sluiten aan op de relaties die een portaalhouder heeft, te

weten een standaard contract tussen dataleveranciers en de portaalhouder en een

standaard contract tussen data-afnemers en de portaalhouder.

o Deze contracten regelen tal van onderwerpen zoals de inhoud van

verplichtingen, alles rond het gebruik van persoonsgegevens, en

aansprakelijkheid.

o In het bijzonder zijn de volgende onderwerpen van belang: een helder

privacy-beleid, omgang met rechten (inclusief die van derden), beperking

aansprakelijkheid

Naast de contractuele beheersmaatregelen kan de portaalhouder een aantal

verklaringen opstellen, die aan ‘eenieder’ gericht zijn: een privacyreglement, een

redactiestatuut, een ‘proclaimer’.

Wanneer het gaat om persoonsgegevens kan voor gebruik vereist worden dat de

gegevens eerst gepseudonimiseerd worden middels een trusted third party (TTP).

Op deze manier zijn de gegevens niet herleidbaar tot een individu, maar kunnen

wel de voordelen van het gebruik van micro-data benut worden.

g. Welke andere mogelijkheden naast open en big data kan de overheid faciliteren voor de

doorontwikkeling van DIZ?

Doorontwikkeling en verbetering van DIZ kan gebeuren door grotere

gebruikersbasissen te creëren (in het bijzonder in het geval van marktplaatsen).

Ten eerste door de werking van schaalvoordelen, en tweede door het

(waarschijnlijk) vrijkomen van meer middelen naarmate er meer gebruikers zijn

(maatschappelijke relevantie) en/of meer betalende klanten (bijv. gemeenten).

Doorverwijzen van burgers naar DIZ, wanneer het gebruik van de desbetreffende

DIZ naar verwachting toegevoegde waarde biedt voor de burger.

Het gebruik van en doorverwijzen naar DIZ stimuleren in lokale zorgorganisaties,

zoals steunpunten mantelzorg of de huisarts.

Wanneer mogelijk, aansluiten bij bestaande initiatieven binnen de regio, om zo

versnippering binnen het veld van DIZ tegen te gaan.

Koppelen van bestaande initiatieven om maatschappelijke slagkracht te vergroten.

Burgers hebben een specifieke problematiek en willen niet van het kastje naar de

muur gestuurd worden. Een integrale aanpak in de vorm van een ‘één-loket-

benadering’ kan hier uitkomst bieden.

Het realiseren of ondersteunen van promotie en communicatie rondom DIZ

(ambassadeursrol).

Kennisuitwisseling tussen verschillende DIZ faciliteren, bijvoorbeeld in de vorm van

‘best practice workshops’.

Financieel ondersteunen van nieuwe ontwikkelingen op het gebied van DIZ door

bijvoorbeeld (1) een prijsvraag te organiseren m.b.t. innovatieve ideeën of (2) een

innovatie-instrument op te tuigen (bijv. een fonds) waarbij initiatieven met veel

toegevoegde waarde financiering kunnen ontvangen. Let er hierbij wel op dat

versnippering niet (sterk) in de hand gewerkt wordt.

Bijvoorbeeld binnen een specifieke DIZ ontwikkelaars uitdagen om aanvullende

functionaliteiten of apps te ontwikkelen bovenop de bestaande DIZ.


Aanbevelingen

Wat betekent dit nu voor de rol van de overheid, en in het bijzonder van de gemeente?

In de eerste plaats zijn gemeenten zelf een hele belangrijke bronhouder. Ze

beschikken over een zeer diverse verzameling van datasets op tal van

beleidsterreinen. De gemeente is verantwoordelijk voor het beheer en ontsluiten

van alle datasets waar ze de beschikking over heeft – dus ook over de datsets die

van externe bronhouders afkomstig zijn. In toenemende mate en in de geest van

de Wet openbaarheid van bestuur (Wob Art. 8) wordt gesteld dat overheden,

waaronder gemeentes de verplichting hebben om data actief openbaar te maken,

dat wil zeggen ook zonder dat er een concrete vraag van een burger of bedrijf is.44

Dat wil nog niet zeggen dat de data dan ook zondermeer geschikt is voor

hergebruik. Allereerst moet de gemeente de rechten daarvoor hebben: dat wil

zeggen de intellectuele rechten overgedragen hebben gekregen dan wel

toestemming voor beschikbaarstelling hebben. Verder moet de data vindbaar zijn

en technisch, organisatorisch en juridisch toegankelijk zijn. Data zou zo

laagdrempelig mogelijk moeten kunnen worden uitgewisseld. Wat betreft de

juridische toegankelijkheid zou de gemeente een belangrijke faciliterende rol

kunnen spelen bij het regelen van de mogelijkheid tot hergebruik van data van

derde partijen.

De gemeente zou kunnen investeren in de kwaliteit van de data. Over het

algemeen geldt dat de kosten voor het verhogen van datakwaliteit navenant

toenemen hoe verder men ‘downstream’ in de hergebruikketen komt. Vanuit

maatschappelijk oogpunt is dus het verhogen van de datakwaliteit bij de bron het

meest optimaal – ook al lijkt dat de datahouder zelf (hier: de gemeente) in eerste

instantie nauwelijks baten op te leveren.45

Het feitelijke analyseren en visualiseren van de datasets zouden gemeenten

volgens enkele respondenten beter uit kunnen besteden. Het motto is dan: maak

(eigen) data zo goed mogelijk geschikt voor hergebruik en stel daarbij duidelijke

onderzoeksvragen (zie paragraaf 3.2). Dit type gemeente-overstijgende vragen

zou ook het beste centraal kunnen worden aanbesteed (bijvoorbeeld via KING).

Gemeenten zouden zich er bewust van moeten zijn dat de opkomst van Big Data

niet alleen de afdeling Onderzoek & Statistiek raakt maar een veel bredere

doorwerking op de organisatie kan hebben. Eén van de belangrijkste

belemmeringen is het gebrek aan kwantitatieve vaardigheden aan de vraagkant,

dat wil zeggen bij de eindgebruikers van de resultaten van de analyses. Die zouden

in ieder geval basale onderzoeksvaardigheden moeten hebben om kwantitatieve

data op de juiste manier te kunnen interpreteren (data-dashboards te kunnen

gebruiken).

44 Burgers of bedrijven kunnen deze verplichting overigens (nog) niet afdwingen bij de rechter (WOB,

artikel 8).

45 De extra investeringen verdienen zich echter meestal heel snel terug in het eigen werkproces,

bijvoorbeeld omdat middelen nu gerichter kunnen worden ingezet. Zo zou de WMO scherper kunnen

worden aanbesteed als er een beter zicht is op de feitelijke ontwikkelingen van de zorgvraag in een

wijk. Daar is gedetailleerde en actuele informatie voor nodig. Volgens een van de respondenten

maken verschillende gemeenten deze slag op dit moment ook al wel. Ze staan bijvoorbeeld steeds

meer open voor no cure no pay-constructries (waarbij de gerealiseerde besparingen op basis van het

verhogen van de datakwaliteit worden gedeeld met het bedrijf dat de kwaliteit van de data heeft

verhoogd en/of de data heeft verrijkt).


Aanbevelingen (vervolg)

Het hergebruik van micro-data – die juist zeer veel potentie hebben vanuit een Big

Data perspectief – blijft een heikel issue. Er zijn echter meerdere pragmatische

routes die een gemeente zou kunnen bewandelen. De koppeling van micro data

hoeft niet noodzakelijkerwijs op basis van personen (of bedrijven) te gebeuren. Er

kan ook worden gekoppeld op basis van objecten in plaats van subjecten, of op

basis van coördinaten.46 Ten derde is pseudonimisering in sommige gevallen een

alternatief.

Ook kan er gebruik worden gemaakt van het feit dat privacy door de meeste

burgers niet als een los element wordt gezien maar dat individuele (en algemene)

nut en het vertrouwen in de bronhouder ook in de afweging worden meegenomen.

Dat nut zou het verbeteren van dienstverlening kunnen zijn. Op deze manier kan

er soms om privacy-issues heen worden gewerkt. Data zou bijvoorbeeld eerst

alleen verzameld (en op een veilige manier beheerd) kunnen worden. Bedenk dat

gemeenten vanuit hun zorgplicht een legitieme positie hebben om gegevens te

verzamelen. Vervolgens kunnen de gegevens, binnen de grenzen die de Wbp stelt

(vooral artikel 9 Wbp) aan andere datasets worden gekoppeld en kan de

meerwaarde van het delen van gegevens concreet zichtbaar worden gemaakt.

Communicatie is bij dit soort trajecten van essentieel belang. De gemeente moet

als ‘soft sister’ worden gezien, niet als ‘big brother’.

Technisch kan door middel van een TTP-constructie micro-data met

persoonsgegevens worden gekoppeld zonder dat de identiteit van het individu

wordt onthuld. Daarbij moet nog wel goed onderzocht worden of dit binnen de

kaders van de relevante wetgeving allemaal mag. Het ligt voor de hand deze TTP-

constructie centraal te beleggen – bijvoorbeeld bij KING.47 Dit ‘Centrum voor Open

Gemeentedata’ zou bijvoorbeeld kunnen worden gemodelleerd naar het Centrum

voor Beleidsstatistiek van het CBS. Kort en goed zou het Centrum een centrale hub

kunnen zijn waar allerhande datasets binnenkomen, eventueel (anoniem) worden

gekoppeld, en op een geschikte wijze weer worden aangeboden (data clearing

house). Datasets kunnen zowel afkomstig zijn van overheden (waaronder uiteraard

gemeenten) maar ook van private partijen (die toeleveranciers zijn van

gemeenten). In het laatste geval kan het Centrum ook licenties verstrekken om

issues met auteursrechten en databankenrechten centraal te regelen. In die

onderhandelingen met dataleveranciers kan het Centrum ook systeem- en

procesvoorwaarden koppelen aan eventuele financiering (bijvoorbeeld het verplicht

terugkoppelen van nieuwe gegenereerde data, het vrijwaren van plichten naar

derden, het gebruik van gegevensstandaarden en uniforme classificaties). Verder

zou het Centrum een belangrijke rol kunnen spelen in het verbeteren van het

publieke image van hergebruik van overheidsinformatie en het gebruik van

(geanonimiseerde) persoonsgegevens voor Big Data-toepassingen. Het Centrum

kan actief voorbeelden verspreiden van toepassingen die een evident

maatschappelijk nut hebben en die een duidelijke toegevoegde waarde hebben

(gehad) voor bepaalde groepen burgers.

46 Nota bene, ook op een heel gedetailleerd geografisch niveau (6-digit postcodes) speelt het probleem van k-

anonimity. Klasses zijn dan zo klein dat door combinatie van verschillende datasets individuen binnen het gebied

alsnog te herleiden zijn.

47 Centrale ontsluiting van zorgdata via een bestaande publieke onderzoeksinstelling zoals NIVEL is ook een reële

optie. Voordeel is dat NIVEL op dit moment al veel datasets beheerd en ontsluit. Nadeel van de thematische

insteek vanuit een Big Data perspectief is dat analyses al (heel) snel domeinen overstijgen. Dat pleit dan weer voor

een data clearing house die alle beleidsterreinen afdekt die voor gemeenten relevant zijn.


Aanbevelingen (vervolg)

Wat betreft de keuze voor de overheid voor bepaalde marktplaatsen is

voorzichtigheid geboden. Er bestaan op dit moment veel Digitale Informele

Zorgdiensten. Vanuit macro-economisch oogpunt is de huidige situatie van

fragmentatie niet optimaal omdat schaalvergroting waarschijnlijk tot aanzienlijke

voordelen zou leiden, zowel op het gebied van efficiëntie als effectiviteit. Verder

dreigt het gevaar dat er lock-ins ontstaan in alle afzonderlijke systemen, diensten

en databronnen. Dit vergt afstemming tussen gemeenten. Wanneer mogelijk, zou

het aansluiten bij bestaande initiatieven binnen de regio preferabel zijn, om zo

versnippering binnen het veld van DIZ tegen te gaan.

Consolidatie van de markt treedt echter ook vanzelf, dus van onderaf, op. De

overheid kan wel actief in dit proces sturen, bijvoorbeeld door centraal stringente

eisen te stellen op het gebied van datakwaliteit en dienstverlening, en privacy

enerzijds en openheid anderzijds. In het laatste geval zou ze aanbieders van

Digitale Informele Zorgdiensten kunnen verplichten om hun micro-data voor

onderzoek dat is gericht op breder maatschappelijk belang beschikbaar te stellen,

bijvoorbeeld via de centrale TTP-constructie van het Centrum voor Open

Gemeentedata. Op deze manier wordt er niet rechtstreeks ingegrepen in de markt:

gebruikers van Digitale Informele Zorgdiensten kiezen uiteindelijk zelf welke dienst

het grootste zal worden. Ook als er geen consolidatie zou optreden is in ieder geval

gewaarborgd dat alle gebruikersdata van de marktpartijen (op een veilige manier)

beschikbaar is voor verder onderzoek.

Dit gezegd zijnde, het is wel raadzaam om in een volgend stadium genoemde

regelingen en de implicaties daarvan alsmede de handelingen die het portaal wil

gaan verrichten aan een gedetailleerde analyse te onderwerpen en op basis

daarvan de beschermingscomponenten in te richten (standaardcontracten,

privacyreglement, proclaimers etc.). Hetzelfde geldt overigens voor de uitwerking

van de vormgeving van de (juridische) entiteit van de portaalhouder.


Bijlage 1. Groslijst Digitale

Informele Zorgdiensten

# Digitale Informele

Zorgdienst Omschrijving URL

1 Amsterdam opent

Een crowdsourcingplatform van de Gemeente Amsterdam, waarop

stadsdelen en diensten vragen stellen aan iedereen die mee wil

denken over de stad.

https://amsterdamopent.nl

/

2 Bemiddelpunt.nl Voor burgers die hulp zoeken of hun hulp vrijwillig willen aanbieden. http://bemiddelpunt.nl/

3 Brabant Connect

(Viedome)

Een digitaal platform om te beeldbellen met familie, vrienden,

organisaties, mantelzorgers en winkels.

http://www.brabantconnect

.nl/

4 Burenhulpcentrale.nl

Platform om burenhulp te organiseren. Bijvoorbeeld om een kastje

naar boven te sjouwen, de TV te programmeren of de hond uit te

laten.

http://www.burenhulpcentr

ale.nl/

5 Buurtboxharen.nl Digitale marktplaats om spullen te ruilen, weg te geven of een handje-

hulp te vragen of aan te bieden. http://buurtbox.nl/

6 BUUV

Een buurtmarktplaats voor en door bewoners waar vraag en aanbod

elkaar vinden. Hierbij gaat het om diensten die bewoners voor elkaar

kunnen doen, zonder dat hier iets tegenover staat.

http://buuv.nu/

7 Caren Een website om zorg te coördineren, informatie te delen en taken te

plannen voor een burger en zijn persoonlijke netwerk. https://www.carenzorgt.nl/

8 Constamed App om vragen te stellen aan een erkende huisarts. Bij twijfel over de

noodzaak, of tijdsgebrek om een huisarts te bezoeken. https://www.constamed.nl/

9 Cyberpoli

App voor kinderen of jongeren met een chornische ziekte of

aandoening met de mogelijkheid om vragen te stellen aan een panel

van medisch specialisten. Ook bestaat de mogelijkheid ervaringen te

delen met lotgenoten.

https://www.cyberpoli.nl/

10 DiabetesDagboek App van Agis om diabetespatiënten te helpen bij het monitoren van

hun bloedglucose-waarden.

http://www.agisweb.nl/Voo

r_Consumenten/Mobiele_ap

plicaties/Diabetesdagboek_

op_uw_mobiel

11 DIAPP App voor diabetespatiënten om makkelijk de juiste hoeveelheid te

spuiten insuline per maaltijd te berekenen. http://www.diapp.nl/

12 DigitaleZorgGids Biedt een overzicht van digitale zorgtoepassingen voor patiënten,

zorgverleners en zorginstellingen.

http://www.digitalezorggids

.nl/

13 EHBO App die EHBO instructies biedt in geval van nood. http://www.rodekruis.nl/ee

rste-hulp/ehbo-app

14 EigenKrachtWijzer

Een hulpmiddel om vragen van inwoners over wonen, werken, welzijn

en zorg van een helder antwoord te voorzien. Dit leidt tot adviezen en

informatie over (lokale) instanties die ondersteuning kunnen bieden.

http://www.eigenkrachtwijz

er.nl/

15 Eigenzorg

App voor verzorgende, verpleegkundige, cliënt en mantelzorger.

Mantelzorgers kunnen verpleegkundige via applicatie bijzonderheden

doorgeven, verpleegkundige rapporteert werkzaamheden en gewerkte

uren worden bijgehouden.

https://www.eigenzorg.com

/

https://www.carenzorgt.nl/

http://www.agisweb.nl/Voor_Consumenten/Mobiele_applicaties/Diabetesdagboek_op_uw_mobiel





16 Hospitality App

App die gebruikers toegang biedt tot eigen afspraken in ziekenhuis /

zorginstelling. Ook bestaat de mogelijkheid direct met de polikliniek te

bellen of automatisch een taxi te bestellen.

http://www.ehospitality.nl/

17 HuidMonitor App om moedervlekken te monitoren. http://www.huidmonitor.nl/

18 hulpstudent Huishoudelijke hulp, bijles of oppas voor €12,95 per uur. www.hulpstudent.nl/

19 Ikzoekhuishoudelijke

hulp.nl

Aanvankelijk een service om mensen met een PGB te helpen bij het

zoeken naar een geschikte huishoudelijke hulp. Tegenwoordig kunnen

zowel mensen met als zonder zorgindicatie hier terecht.

www.ikzoekhuishoudelijkeh

ulp.nl

20 InBalanz App met adem-coach bij stress, angst, paniek, hyperventilatie of om te

ontspannen. http://www.in-balanz.nl/

21 Jalp.nl / Jalp Tilburg Digitaal Wmo-loket van Biblionet ID, aansluitend op de principes van

de Kanteling. http://www.jalp.nl/

22 Jij maakt Utrecht

Initiatief van de Gemeente Utrecht. Website met een overzicht van

initiatieven van burgers en ondernemers, zelfbeheer, participatie en

leefbaarheidsinitiatieven.

https://www.jijmaaktutrech

t.nl/

23 Kiespijn Pro App voor informatie bij tand- en kiespijn. http://kiespijnpro.nl/

24 Kwikstart

App voor jongeren met betrekking tot zelfstandig leven en wonen. Met

tips en informatie over verzekeringen, studiefinanciering, uitgaven en

gezondheid.

http://www.kwikstart.nl/

25 Mantelplan.nl Een platform om mantelzorg voor naasten te delen en af te stemmen

met familie en bekenden. https://www.mantelplan.nl/

26 MemoMedic Personal Assistant voor medicijngebruik. Fungeert als medicijnwekker,

beheert de voorraad en stelt aanvragen op voor herhaalrecepten. http://www.memomedic.nl/

27 Mett

Een platform voor burgerparticipatie en cocreatie. Voor het informeren

en betrekken van bewoners en klanten tot coproductie en eigen

initiatief.

https://www.mett.nl/systee

m+online+burgerparticipati

e+en+cocreatie/default.asp

x

28 MijnAstma App met advies van astma-deskundigen. Het programma biedt tips,

praktisch advies en hulpmiddelen om met astma om te gaan. https://myasthma.com/nl/

29 Moet ik naar de

dokter

App die op basis van klachten aangeeft of de gebruiker naar de dokter

moet of niet, en eventueel zelfzorgadvies biedt.

http://www.moetiknaarded

okter.nl/

30 Nationalehulpgids.nl Faciliteert vraag en aanbod van hulp zoals bijvoorbeeld kinderopvang,

thuiszorg, schoonmakers en tuinmannen. www.Nationalehulpgids.nl

31 NederlandCares

Organisatie waar vrijwilligers zich kunnen aanmelden voor flexibel

vrijwilligerswerk. Professionals zetten zich in voor hulpbehoevenden op

momenten dat het uitkomt.

http://www.nederlandcares

.nl/

32 PAL4 BeeldbelApp met mogelijkheid tot groepsverbindingen. Cliënt kan

contact leggen met zorgverleners, mantelzorgers of familie. www.pal4.nl

33 Participatiekompas

Participatiekompas verzamelt ervaringsdeskundigheid van patiënten of

cliënten en/of hun naasten bij onderzoek, beleid of kwaliteit van zorg.

. Deze inbreng wordt gebruikt om de relevantie van een bepaald

product of initiatief te verhogen of de kwaliteit ervan te verbeteren.

http://www.participatiekom

pas.nl/

34 PerSaldoHulpgids Overzicht van profielen van zorgaanbieders met waarderingen van

ervaren budgethouders.

http://www.persaldohulpgid

s.nl/

35 PijnDagboek Hulpmiddel voor mensen met pijnklachten. Mogelijkheid om

pijnverloop via e-mail te delen met behandelaar.


.nl/gids/pijndagboek-

1/specificaties

http://www.jalp.nl/

http://www.nationalehulpgids.nl/

http://www.pal4.nl/


36 Quli Digitaal zorgplatform met informatie over gezond leven en informatie

over behandelingen. Quli helpt zelfstandig leven te bevorderen. https://www.quli.nl/

37 Regelhulp.nl Dit hulpportal bevat actuele informatie op het gebied van zorg, welzijn,

opvoeden en sociale zekerheid. https://www.regelhulp.nl

38 ReShape

MijnMedicatie

App om overzicht te maken van voorgeschreven medicijnen, en deze

vervolgens te delen met huisarts, specialist of apotheek.


.nl/gids/reshape-

mijnmedicatie/specificaties

39 RHEUMATRACK® RA

Digitaal dagboek voor reumapatiënten om klachten te monitoren,

medicatie te plannen en mogelijkheid tot exporteren van de

gedocumenteerde data.


.nl/gids/rheumatrack-ra-

1/specificaties

40 RisicoBorstkanker Verwijstest van UMC St Radboud om inzicht te bieden in richtlijnen

voor het risico op erfelijke borstkanker.


.nl/gids/risicoborstkanker

41 Saaraanhuis Kleinschalige particuliere organisatie die vraag naar ondersteunen van

ouderen en aanbod van helpenden samenbrengt. http://www.saaraanhuis.nl

42 Sharecare Zorgsite.nl Een hulpmiddel voor mantelzorg met mogelijkheden om de zorg te

plannen en te delen. www.sharecare.nl

43 Sociale kaart MEE Digitaal adressenbestand voor mensen met een beperking, met

informatie over organisaties rond wonen, welzijn en zorg.

http://www.mee.nl/sociale-

kaart

44 Thuisarts.nl Ondersteuning voor, tijdens en na een huisartsenbezoek. https://www.thuisarts.nl/

45 Tijdvoorelkaar Een wijkgerichte marktplaats vuur burenhulp, bewonersinitiatieven en

vrijwilligerswerk.

http://www.tijdvoorelkaar-

utrechtzuid.nl/

46 Verbeter de buurt Website om problemen en ideeën over de buurt aan te kaarten bij je

gemeente, of meldingen over de openbare ruimte te doen.

http://www.verbeterdebuur

t.nl/

47 Vraagelkaar Op Vraagelkaar kunnen burgers diensten of producten aanbieden en

vragen. http://www.vraagelkaar.nl/

48 WeHelpen Een online marktplaats voor het vragen en aanbieden van hulp binnen

een hulpnetwerk van familie en vrienden. https://www.wehelpen.nl

49 Wijktalent.nl Wijk- en dorpgericht platform om vrijwilligerswerk van bewoners in

kaart te brengen. http://www.wijktalent.nl/p/

50 Zorg Zoeker App voor het zoeken van zorg (huisarts, apotheker of eerste hulp) in

de buurt.


.nl/gids/zorg-

zoeker/specificaties

51 Zorgdomein

Zorgdomein ondersteunt communicatie tussen 1e, 2e en 3e

lijnszorgverleners en slaat daarmee een brug tussen huisarts en

ziekenhuis, geestelijke gezondheidszorg, ZBC's, diagnostische centra,

laboratoria en andere zorginstellingen.

www.zorgdomein.nl

52 Zorgkaartnederland Onafhankelijk overzicht van zorgaanbod in Nederland. http://www.zorgkaartnederl

and.nl/

53 Zorgvoorelkaar

Een online platform voor burgers en organisaties om zorg samen te

regelen. Vraag en aanbod worden zo in uw gemeente bij elkaar

gebracht.

http://zorgvoorelkaar.com/

https://www.quli.nl/

http://www.sharecare.nl/

http://www.mee.nl/sociale-kaart

http://www.mee.nl/sociale-kaart

https://www.wehelpen.nl/

http://www.zorgdomein.nl/


Bijlage 2. Gesprekspartners

Meta-analyse Digitale Informele Zorgdiensten (perceel 1)

Contactpersoon DIZ Organisatie

Carolien van Munster Sociale Kaart Mee MEE Nederland

Corine Zijderveld DigitaleZorgGids NPCF

Dagmar Schaap Sociale Kaart Mee Gemeente Soest

Dorine Snel WeHelpen WeHelpen

Eef Botjes EigenKrachtWijzer EigenKrachtWijzer

Erik Schoones Constamed Constamed

Gertjan van Rossum WeHelpen WeHelpen

Harriëtte Knigge Kwikstart Kinderperspectief

Harro Messelink Quli Quli

Jelly Bruining WeHelpen Gemeente Groningen

Jolies van Pomeren Jalp Biblionetid

Kirsten van Wieringen BUUV Gemeente Haarlem

Leon Wijnen Quli Ordina

Loes Bierma DigitaleZorgGids NPCF

Mabel Giesbers Jalp Gemeente Tilburg

Marcel van Leuken Zorgvoorelkaar.com Gemeente Geldrop-Mierlo

Patrick Anthonissen Zorgvoorelkaar.com Zorgvoorelkaar.com

Peter van Soolingen Caren Nedap Healthcare

Rolf Kwist BUUV Gemeente Haarlem

Steven van der Vegt Caren Nedap Healthcare

Ton Drenthen Thuisarts Thuisarts

Wytse Miedema EigenKrachtWijzer Gemeente Alemere

Doorontwikkeling Big en Open Data (perceel 2)

Naam Organisatie

Eric van Tol Fontys

Jacqueline Baardman NPCF

Jan Koers Gemeente Haarlem

Jeroen Pastoor KING

Jorg Nieuwenhuizen Gemeente Utrecht

Kirsten van Wieringen BUUV

Marc de Vries The Green Land

Mark Dijksman Grabble

Mattijs Numans Julius Huisartencentrum Utrecht / LUMC

René Dawson Jeugdzorg Nederland

Robert Verheij NIVEL

Roelof Huisman BiblionetID

Ruurd Schoonhoven Centrum voor Beleidsstatistiek, Microdata Services


Bijlage 3. Response en kenmerken

respondenten online enquête

Overzicht response

Onder de (eind)gebruikers van enkele Digitale Informele Zorgdiensten is een online

enquête afgenomen in de periode van 17 juni tot 7 juli 2014. Daarbij zijn er in totaal 70

afgeronde vragenlijsten verzameld. Deze zijn afkomstig van de volgende

gebruikersgroepen:

BUUV Haarlem: n=36

Thuisarts: n=25

Jalp Tilburg: n=6

Kwikstart: n=3

Achtergrondkenmerken respondenten

Ben je een man of een vrouw?

Aantal %

Man 13 19%

Vrouw 57 81%

70 100%

In welk jaar ben je geboren?

Totaal BUUV

Haarlem

Thuisarts Jalp Tilburg Kwikstart

Gemiddelde leeftijd 57 64 54 44 24

Standaarddeviatie leeftijd 16,7 13,5 15,0 12,5 5,2

Hoe lang maak je al gebruik van [DIZ]

maanden

BUUV Haarlem (n=36) 24

Thuisarts (n=25) 9

JALP Tilburg (n=6) 8

Kwikstart (n=3) 4

TOTAAL (n=70) 16


Wat is jouw hoogst genoten opleiding?

TOTAAL BUUV

Haarlem

Thuisarts Jalp Tilburg Kwikstart

Basisonderwijs 4 4 0 0 0

LBO, ULO, MAVO, VMBO 17 9 7 1 0

HAVO, VWO, MBO 21 12 7 1 1

HBO, WO 28 11 11 4 2

70 36 25 6 3

Als je zelf voor langere tijd hulp nodig hebt, heb je dan kinderen, familie of

vrienden die je kunnen helpen?

Aantal %

Ja 35 50%

Nee 35 50%

70 100%

Ben je zelf actief als vrijwilliger of mantelzorger?

Aantal %

Ja, ik ben vrijwilliger 26 37%

Ja, ik ben mantelzorger voor ouders, kind, familie, vrienden, buren of

kennissen

10 14%

Ja, beide, zowel mantelzorger als vrijwilliger 3 4%

Nee 38 54%

70 100%

Welke typering past het beste bij jouw (zorg)behoefte?

Totaal BUUV

Haarlem

Thuisarts Jalp

Tilburg

Kwikstart

Beter worden (acuut) 9 0 9 0 0

Gezond blijven (preventie) 14 6 8 0 0

Leven met een ziekte of een

handicap (chronisch)

30 20 6 4 0

Geen van bovenstaande 17 10 2 2 3

70 36 25 6 3


Bijlage 4. Casebeschrijvingen

Digitale Informele Zorgdiensten

Case 1: BUUV Haarlem (www.buuv.nu)

[Korte beschrijving]

Sinds november 2010 (3,5 jaar) is de marktplaats BUUV beschikbaar in de gemeente

Haarlem. Bij aanvang was er sprake van een Wmo-experiment in drie wijken voor een

periode van 2 jaar. Het college B&W heeft onlangs op basis van een MKBA (LPBL, 2013)

gekozen voor uitbreiding (scenario 4) ingaande per juli 2014.

In het document ‘Markplaats hulp bij het huishouden, zorgruil en buurtdiensten,

projectdefinitie en plan van aanpak’ (gemeente Haarlem, 2010) worden de volgende

doelstellingen genoemd van BUUV:

a. De gemeente wil stappen zetten in de richting van een toekomstbestendige vorm

van hulp bij het huishouden onder meer door mensen aan te spreken op eigen kracht (zelfredzaamheid), ontwikkelen van cultuur met wederkerigheid en vrije keuze klantcontactkanaal;

b. Een bijdrage leveren aan leefbaarheid in Haarlemse wijken en het versterken van sociale banden.

Alle inwoners van de gemeente Haarlem behoren tot de doelgroep. Ongeveer 30 a 40%

van de matches betreft kwetsbare burgers. Met name voor deze doelgroep zijn

zogenaamde sociale makelaars actief. Zij zorgen voor de benodigde activering,

ondersteuning en veiligheid voor deze groep. De sociaal makelaars komen vanuit diverse

maatschappelijke organisaties uit Haarlem.

De gemeente Haarlem is initiatiefnemer en heeft vanaf de start bewoners(groepen) en

maatschappelijke organisaties betrokken bij de opzet en inrichting. Voorafgaand hebben 18


Haarlemse maatschappelijke partners zich gecommitteerd om een bijdrage te leveren aan

de ontwikkeling van de BUUV marktplaats.

[Functionaliteit]

BUUV Haarlem is een informele marktplaats waar burgers advertenties kunnen plaatsen

(vraag en aanbod). Aan de achterzijde biedt deze ICT-toepassing een CRM met

deelnemersinformatie en notitiemogelijkheden beschikbaar voor sociaal makelaars

(intermediairs). De digitale marktplaats wordt ontsloten via een website, er is geen aparte

app. De huidige website beschikt niet over een ‘responsive design’ dan wel mobiele variant

voor smartphones. Om die reden is BUUV vooral geschikt voor PC, laptop en tablet-

gebruikers.

BUUV is een concept voor met zowel online als offline dienstverlening. De gemeente

Haarlem wil BUUV-gebruikers keuze bieden in klantcontactkanalen. Onderstaande tabel

behandelt de route waarmee de advertentie momenteel geplaatst worden bij BUUV.

Tabel 11: Route voor plaatsing BUUV-advertenties (Bron: BUUV, 2014)

Ongeveer 1/3 van de advertenties komt binnen via telefoon, sociale makelaars of fysieke

punten in de wijk waaronder prikborden in de stad (bijv. bij de bibliotheek, wijkcentra,

buurthuizen, slager). BUUV wil gezamenlijk optrekken met de sociale wijkteams (WMO

2015) van de gemeente door kwetsbare burgers een mix van formele en informele

oplossingen te bieden.

BUUV is gekoppeld met ‘Mens centraal’. Dit is een portaal voor het gehele sociaal domein

en biedt uitgangen bij klantvragen. Een geautomatiseerde beslisboom leidt bezoekers naar

de juiste informatie en antwoorden, waarbij BUUV een onderdeel vormt. Mens Centraal

wordt gebruikt door het KCC van de gemeente, de bewoners en partners in het sociaal

domein. Mens Centraal verzorgt de vraagverheldering, JalpHaarlem levert daar relevante

informatie bij.

[Organisatie / opzet]

De gemeente Haarlem is initiatiefnemer. BUUV Haarlem heeft sociale makelaars in dienst

die zich primair richten op matches van kwetsbare burgers. Deze makelaars (5 FTE in

nieuwe stadsbrede aanpak) worden in Haarlem door ongeveer 20 vrijwilligers ondersteund.

Verder zijn er diverse maatschappelijke partners verbonden, waaronder huisartsen,

wijkverpleegkundigen, wooncorporaties, vrijwilligers- en zorginstellingen en gemeentelijke

WMO- en SZW-teams. Zij werken nauw samen en verwijzen door naar BUUV.

De gemeente verzorgt de communicatie en financiert de BUUV-organisatie. De virtuele

marktplaats is gebouwd en technisch beheerd door een externe partij, namelijk Ku. Een

deelnemer is verantwoordelijk voor zijn / haar eigen advertentie. Alle advertenties worden

dagelijks gescreend (borging kwaliteitsniveau) door sociale makelaars en vrijwilligers. Zij

beoordelen urgentie en proberen misbruik (huisregels, commercie, etc.). te voorkomen.

Advertenties geplaatst via %

Huisbezoek 0%

Inloopuur 2%

Evenement 2%

Prikbord 5%

Bemiddelaar 11%

Telefoon 14%

Website 65%

100%


Indien noodzakelijk wordt deelnemer uitgeschreven of worden er notities bij de deelnemer

geplaatst. Eventueel kan men anoniem deelnemen en het contact via een sociaal makelaar

laten lopen.

BUUV is intussen geïmplementeerd bij 4 andere gemeenten. Wanneer we inzoomen op de

casus in Haarlem dan zijn de huidige kosten voor het ICT-platform en PR € 35.000,-.

Aanvullend heeft men in Haarlem € 223.000,- voor extra personele en materiele kosten

(o.a. 1,8 FTE sociale makelaars, 0,8 FTE webbeheer en communicatie) en € 19.000,- voor

het eerder signaleren door derden (zoals b.v. schuldhulpverlening, welzijn, GGZ). De totale

jaarlijkse kosten in Haarlem komen daarmee uit op € 277.000,-. Hier staan

maatschappelijke baten tegenover ter waarde van € 223.000,-. Binnenkort (zomer 2014),

wordt het BUUV-team uitgebreid met extra professionals en vrijwilligers (conform MKBA-

scenario 4). Hierdoor nemen de jaarlijkse kosten en baten naar verwachting toe naar

respectievelijk € 593.000,- en €1.815.000,- (LPBL, 2013)48.

De gemeente Haarlem is eigenaar van het ‘concept’. Andere gemeenten kunnen zich bij

BUUV aansluiten via een licentie met een kostendekkend tarief (geen winstoogmerk).

Hierin zit tevens bijdrage voor doorontwikkeling. De jaarlijkse exploitatiekosten voor

nieuwe gemeenten bedragen € 0,25 per inwoner voor twee jaar; daarna kost BUUV

gemeenten € 0,12 per inwoner. De afnemende gemeente is daarbij zelf verantwoordelijk

voor de inzet van sociale makelaars, communicatie en webbeheer, projectleiding, etc.. Men

krijgt hiervoor een eigen BUUV website, gebruik van de merknaam, alle

communicatiemiddelen en formats, trainingen voor diverse groepen medewerkers en

begeleiding bij de implementatie van BUUV in de eigen regio.

[Effectiviteit / efficiëntie]

Na ruim 40 maanden heeft BUUV Haarlem 3035 geregistreerde deelnemers en ruim 5400

geregistreerde matches49. Onderstaand figuur toont aan dat het aantal deelnemers en

matches blijft groeien bij BUUV. Een ruime meerderheid (83%) van de BUUV deelnemers

plaatst een advertentie met hulpvraag of hulpaanbod met een eenmalig karakter. Het gaat

dan niet om structurele hulpvragen of aanbod en kan door één match worden opgelost.

Daarnaast kunnen deelnemers een advertentie plaatsen waarbij het wel gaat om vraag en

aanbod met een herhaaldelijk karakter. Aan één advertentie zitten dan vaak ook

verschillende matches vast.

Figuur 14. Ontwikkeling aantal matches en deelnemers (Bron: BUUV, 2014)

48 LPBL (2013), MKBA BUUV. In opdracht van de gemeente Haarlem.

49 Deze cijfers zijn qua matches onderschatting doordat veel mensen afspraken maken nadat ze gekoppeld zijn via

BUUV (onzichtbare matches).


In juni 2014 is er in het kader van het KING onderzoek ‘ICT en Zelfredzaamheid’ een

enquête voorgelegd aan de BUUV Haarlem gebruikers. Dit resulteerde in 36 afgeronde

vragenlijsten. De respondenten geven aan dat zij BUUV maandelijks (25 van de 36

respondenten) dan wel wekelijks (11 van de 36 respondenten) gebruiken. De aanleiding

voor hun gebruik is in 20 van de 36 gevallen een chronisch vraagstuk (leven met een

ziekte of handicap).

BUUV richt zich niet alleen op zorg, iedereen met een vraag of aanbod kan meedoen. In de

webenquête is aan de deelnemers gevraagd waarop hun hulpvraag betrekking had. Tabel

12 behandelt de classificatie van advertenties volgens de respondenten.

Tabel 12. Kun je aangeven welk type ondersteuning je zoekt binnen BUUV (Bron: enquête Dialogic, 2014; n=36;

meerdere antwoorden mogelijk).

Top-5 hulpvragen BUUV Haarlem Aantal %

Klussen in en om huis (incl. tuin) 17 47%

Gezelschap 13 36%

Begeleiding bij vervoer 7 19%

Boodschappenservice 7 19%

Overig 7 19%

Binnen de filosofie van BUUV past de gedachte dat ‘eenvoudige matches’ later kunnen

leiden tot zorggerelateerde ondersteuning, omdat er terugkerende contacten en relaties

tussen bewoners ontstaan. Uit bovenstaande categorisering blijkt niet de aanleiding achter

een hulpvraag, immers men kan een hulp in de huishouding vragen uit oogpunt van gemak

of omdat iemand hiertoe zelf (tijdelijk) niet in staat is, de zogenaamde kwetsbare burger

(zie kader).

“Een deel van de vragen en aanbiedingen via BUUV is te kenschetsen als een aanvulling op de formele zorg. Het gaat

dan bijvoorbeeld om vervoer en begeleiding naar het ziekenhuis of hulp bij het huishouden. Gemiddeld gaat het om

bijna 15 procent van alle matches. 40 procent van de matches is te karakteriseren als algemeen welzijn of kwaliteit

van leven. Hier gaat het bijvoorbeeld om de hond uitlaten voor iemand anders als hij/zij het zelf (tijdelijk) niet kan of

iemand voorlezen die dat zelf niet (meer) kan of het begeleiden van iemand met een verstandelijke beperking naar

het zwembad of een ander uitje. Een derde categorie matches is hobby (46%), bijvoorbeeld iemand zoeken om mee

te gaan naar het theater of een nieuw lid van het voetbalteam. Aan deze matches besteden de sociaal makelaars

geen tijd.” (LPBL, 2013)

Uit een recente Maatschappelijke Kosten Baten Analyse (LPBL, 2013) komt naar voren dat

met de gekozen BUUV variant (scenario 4) een positief rendement van 3 haalbaar is. Dit

impliceert dat voor elke geïnvesteerde euro er 3 euro aan maatschappelijke baten te

verwachten zijn. De baten die BUUV onderscheidt zijn (1) waarde van de uitgevoerde

activiteiten, (2) extra kwaliteit van leven van hulpvragers, mantelzorgers en vrijwilligers,

(3) voorkomen van kosten (o.a. bekostigde zorg) en (4) verbeteren leefbaarheid van de

wijk.

In de enquête hebben gebruikers ook kunnen aangeven welke effect BUUV heeft op hun

zorgconsumptie en hun behoefte voor inschakeling van derden. De grafiek hieronder

behandelt een vijftal stellingen met de vraag “Dankzij BUUV …”.


Figuur 15. Dankzij BUUV… (bron: enquête Dialogic, 2014; n=36)

Ten aanzien van de stelling of BUUV bijdraagt aan een verbetering van de zelfredzaamheid

lopen de meningen sterk uiteen. Verder geven 16 van de 36 respondenten aan dat hun

formele zorgconsumptie niet is verminderd door hun gebruik van BUUV. Ongeveer de helft

van de respondenten onderschrijft dat zij door hun gebruik van BUUV meer gebruik maken

van vrijwilligers en beter geïnformeerd zijn.

De gesprekspartners vullen aan dat naast de reductie van formele zorg ook het voorkomen

van escalaties en extra zorgkosten van belang is. BUUV-deelnemers redeneren zelf niet dat

ze geen gebruik maken van formele zorg als ze hun begeleiding en vervoer naar het

ziekenhuis via BUUV regelen in plaats van met de OV-taxi.

Figuur 16 behandelt de tevredenheid van respondenten ten aanzien van een vijftal

aspecten gerelateerd aan de dienstverlening van BUUV.

Figuur 16. In hoeverre bent u tevreden over de volgende aspecten gerelateerd aan de dienstverlening van BUUV?

(bron: enquête Dialogic, 2014; n=36)

Een ruime meerderheid is tevreden tot zeer tevreden over de kwaliteit van de informatie,

de gebruiksvriendelijkheid, geboden match en de nabijheid van hulp geboden door BUUV.


Het aspect ‘inspraak ter verbetering van dienstverlening’ scoort lager, maar ook hierover is

nog steeds een meerderheid tevreden.

Op basis van de gebruikersenquête kan worden vastgesteld dat BUUV een gemiddeld

rapportcijfer van 7,6 krijgt van de geraadpleegde gebruikers (n=36).

[Big en open data potentieel]

In BUUV worden onder meer de volgende gegevens geregistreerd (BUUV privacyverklaring,

2014):

• Geslacht (m/v)

• Naam (voornaam, tussenvoegsels,

achternaam)

• Geboortedatum

• Adres, Stadsdeel, Wijk

• Telefoonnummer

• Email

• ‘Bijzonderheden’ en ‘Over mij’ en

‘Gedragsindicatie’

• Status: actief / inactief

• Notities sociaal makelaar

• Advertenties: de vraag of het aanbod

• Matches: historie combinaties personen en

vraag/aanbod

De BUUV-organisatie verzamelt zelf kernstatistieken rondom het gebruik van BUUV,

waaronder aantal deelnemers, matches en categorieën. Doordat er sprake is van

registratie van deelnemers, advertenties en matches is er een hoog Big Data potentieel.

In Bijlage 6 wordt in een aparte case aangetoond welke inzichten onder meer mogelijk zijn

door de inzet van dergelijke analysetechnieken.

BUUV zou in potentie ook haar advertenties kunnen ontsluiten via andere platformen.

Vanwege de Wet Markt & Overheid is zij hier terughoudend in. Binnen de gemeente

Haarlem is een speciale afdeling actief op het gebied van Open Data met een bredere focus

dan het sociaal domein. Interessante kruisbestuivingen zijn bijvoorbeeld het verklaren of

voorspellen van hulpvragen aan de hand van open datasets rondom een wijkprofiel /

demografische kenmerken, seizoensgebonden patronen of actuele invloeden

(weersvoorspelling).

[Bronnen]

- Interviews met Kirsten van Wieringen (gemeente Haarlem), Rolf Kwist (gemeente Haarlem) en Jan Koers (gemeente Haarlem).

- Gebruikersstatistieken aangeleverd door BUUV-team in juni 2014; - LPBL (2013), MKBA BUUV, in opdracht van de gemeente Haarlem; - Gebruikersenquête KING onderzoek ‘Zelfredzaamheid en ICT’, juli 2014; - Website www.BUUV.nu, waaronder BUUV privacyverklaring, geraadpleegd in juli

2014.

http://www.buuv.nu/


Case 2: Caren (www.carenzorgt.nl)


Caren biedt (sinds 5 jaar) als digitaal zorgportaal zelfregiemogelijkheden aan burgers.

Daarnaast beoogt het via een netwerkbenadering de communicatie te verbeteren tussen

cliënt, naasten en zorgprofessionals alsmede de betrouwbaarheid van het zorgproces te

verhogen. Dankzij Caren krijgt de gebruiker transparantie in gemaakte afspraken.

Daarnaast biedt Caren stuurinformatie aan zorginstellingen vanwege meer inzicht in

tijdsregistratie (verleden) en planning (toekomst).

Het portaal is voor iedereen in Nederland beschikbaar, maar wordt vooral gebruikt door

cliënten van de thuiszorg, dan wel mensen die zorg ontvangen binnen de muren van een

verzorgings- of verpleegtehuis (VT). Ontwikkelaar NEDAP is initiatiefnemer en nam het

besluit in overleg met zorginstellingen die haar pakket ONS zorg afnamen.


[Functionaliteit]

Caren is een website met een ‘responsive design’ en is daarmee ook geschikt voor een

tablet of smartphone. Er is geen aparte mobiele app 50 . NEDAP spreekt over een

familieportaal met daarbinnen de volgende functionaliteiten:

Gedeelde agenda met e-mailnotificatie; Gezamenlijke berichtenbox (zie kader): communicatie tussen burger,

mantelzorger, vrijwilliger en zorgprofessionals. Bericht kan voorzien worden van attachment (bijv. vertrouwelijk document);

Notitiepagina (bijv. veelvoorkomende telefoonnrs); Mogelijkheid om gedachtes te ventileren.

Een logboek, een plaats om ervaringen bij te houden ingedeeld in categorieën zoals

medicijnen, slecht nieuws, of zorgoverdracht (o.a. bloedwaardes) maakt geen onderdeel

uit van Caren. Dit is elders ondergebracht in het ONS softwarepakket. Die functionaliteit

faciliteert met name de communicatie tussen professionals.

** Ketencommunicatie: De huisarts communiceert vanuit zijn HIS, de verpleegkundige vanuit het cliëntdossier en

de cliënt bekijkt deze communicatie in Caren. De cliënt houdt de regie en bepaalt wie de keten vormt. Dit gebeurt via

expliciete digitale opt-in van de cliënt of een door de cliënt gemachtigd familielid. In tegenstelling tot de opt-in die nu

landelijk in gebruik is, kan de cliënt dit per zorgaanbieder in Caren aangeven én op ieder moment deze keuze weer

intrekken. Volledig transparant. (bron: website www.nedap.nl).

Via een API koppelt Caren de accounts van cliënten aan de informatiesystemen van

zorgverleners. Een zorginstelling kan bijvoorbeeld haar planningsysteem (agenda) en

dossiers delen binnen Caren. Client moet hiervoor toestemming geven. Als cliënt van een

zorginstelling kun je zelf bepalen wie toegang krijgt tot je dossier. In totaal zijn er

momenteel ruim 100 zorgaanbieders (o.a. Sensire, Icare, etc.) via de API verbonden.


NEDAP is eigenaar van de tool. Het gebruik van Caren is gratis voor cliënten en

zorgverleners. Binnen NEDAP is er een team van 3 FTE verantwoordelijk voor beheer en

onderhoud van het ONS pakket waarvan Caren onderdeel uit maakt. De cliënt en zijn/haar

netwerk zijn zelf verantwoordelijk voor (het bijwerken van) de inhoud in hun dossier.

De gemeente is momenteel niet betrokken bij Caren. De gemeente kan onderdeel (gaan)

uitmaken van het zorgnetwerk.

De ontwikkeling van Caren wordt gefinancierd vanuit de opbrengsten van het

overkoepelende softwarepakket ONS. Men geeft aan dat er enkele tonnen per jaar worden

uitgetrokken voor onderhoud en beheer van het ONS-pakket . Alle functionaliteiten binnen

Caren zijn gratis. Indien zorginstellingen meer functionaliteiten (zorgplanning, facturatie,

etc.) willen afnemen dan zij die beschikbaar in het grotere pakket ONS (freemium).


Op dit moment heeft Caren 25.000 unieke gebruikers. Dit is ongeveer 10% van alle

cliënten van aangesloten zorginstellingen. Gebruikersaccounts die niet langer worden

gebruikt worden verwijderd. De meerderheid van de gebruikers gebruikt de tool dagelijks

of wekelijks. De duur van een sessie schat men op 2 minuten. 60% gebruikt daarbij een

desktop / laptop, 40% een tablet of smartphone. Een netwerk heeft een gemiddelde

50 Er is intern een app ontwikkeld, maar de toegevoegde waarde acht de ontwikkelaar beperkt.

Daarnaast zijn er uit beveiligingsoogpunt ook risico’s verbonden aan dergelijke lokale opslag van

data.


omvang van 3 a 4 personen, maar er zijn gevallen waarbij er 15 personen betrokken zijn

bij een dossier.

In hoeverre de zelfredzaamheid dankzij Caren is vergroot is (nog) niet gemeten bij

gebruikers. Bij aanvang hadden zorgverleners ‘koudwatervrees’ om transparant te zijn

richting hun cliënten ten aanzien van afspraken (“wijkverpleegkundige komt vandaag om

16h00”), maar door deze verbeterde communicatie is de betrouwbaarheid van

zorgverlening vergroot, aldus de gesprekspartners. Men vermoedt verder een

tijdsbesparing doordat er voorheen meer werd gebeld met zorgverleners. Een andere

meerwaarde van Caren is dat informatie niet langer via onveilige kanalen (e-mail of

whatsapp) wordt uitgewisseld.


Men gebruikt momenteel geen Big of Open data. Wel monitort men via Google Analytics

het gebruik van Caren. Via de API (koppelvlak) worden gegevens uitgewisseld, maar dit

betreft geen open data. Binnen Caren bepaalt de gebruiker zelf met wie gegevens worden

gedeeld.

Binnen Caren kan (optioneel) een gebruiker ook een biografie achterlaten, met ruimte voor

persoonlijke kenmerken als geslacht en geboortedatum. Men kan deze kenmerken

gebruiken voor het verklaren van bepaalde gebruikerspatronen, dit alles binnen de grenzen

van de privacy-wetgeving.

[Bronnen]

- Interviewverslag Peter van Soolingen (NEDAP) en Steven van der Vegt (Caren) - Sensire (2012), Handleiding Caren, Sensire klanten en naasten.

- Website vergelijking Carenzorgt.nl, geraadpleegd op juli 2014, via: https://www.carenzorgt.nl/pages/comparison

https://www.carenzorgt.nl/pages/comparison


Case 3: Constamed.nl (www.constamed.nl)


Constamed (gestart in februari 2014) is een dienst waar mensen met medische vragen, die

zij normaal via een bezoek aan de huisarts stellen, op een eenvoudige en snelle manier

online aan huisartsen kunnen stellen. Ofwel: toegang tot de huisarts op het moment dat

het wel nodig is. Constamed kent twee doelgroepen, namelijk huisartsen die een online

consult kunnen geven en iedereen met een minder urgente medische vraag die online

gesteld kan worden. Het initiatief van Constamed ligt bij Erik Schoones en Kate van der

Heijden (beiden jarenlang werkzaam geweest in de zorg, in het bijzonder revalidatie).

[Functionaliteit]

Constamed ‘draait’ op desktopcomputers en laptops (de website past zich aan de

schermgrootte aan). Ook is Constamed toegankelijk via apps op tablets en smartphones.

Het biedt de volgende functionaliteiten:

- Gebruikers kunnen (na registratie) een vraag voor een huisarts invoeren; - Huisarts kan deze vraag beantwoorden;

- Gebruikers kunnen gegevens bundelen / aanvullen en zo een eigen dossier

opbouwen. Dat dossier is niet toegankelijk voor anderen (bijv. Constamed of de eigen huisarts).

Constamed kan middels een API gekoppeld worden aan een huisartsinformatiesysteem.

Dat gebeurt ook


De dienst Constamed is opgericht door het bedrijf Constamed (initiatiefnemer). Sinds 1

juni 2014 is er een team actief om huisartsen te informeren over Constamed en hen te

informeren over de dienst en de mogelijkheden die er zijn voor de dienstverlening van de

betreffende huisarts.

De website wordt gefinancierd door Constamed. Eenmalige investeringskosten betreft

geclassificeerde informatie. In de loop van 2014 wordt bekeken in hoeverre het initiatief


levensvatbaar is. Daarna moet het zichzelf gaan terugverdienen. De huisartsen kunnen een

elektronisch consult bij de zorgverzekeraar declareren, net zoals zij ‘gewone’ consults

kunnen declareren. Voor de vergoeding van e-consults bestaat een richtlijn van de

Nederlandse Zorgautoriteit van kracht.


Sinds de start (15 februari 2014) hebben zich 5.300 personen geregistreerd. Bijna even

veel vragen zijn aan huisartsen gesteld via de website. Ongeveer 100 huisartsen zijn

bereid gevonden deel te nemen, waarvan inmiddels 60 huisartsen daadwerkelijk actief zijn

geworden op de site. Het werven van huisartsen is een intensieve taak, ook omdat het

juridische afspraken vergt, etc..

Voor wat betreft een betere en meer efficiënte communicatie met huisartsen behaalt

Constamed zijn doelstellingen.

Er vindt nog geen gebruikersonderzoek plaats, maar dat kan op termijn wel gaan

gebeuren, bijvoorbeeld middels een webenquête. Vanaf 1 juni 2014 wordt er in elke regio

een huisartsenpanel actief dat één keer per kwartaal samenkomt om ervaringen te

wisselen en suggesties voor verbeteringen te doen.


Dit ligt in de zorg zeer gevoelig (data verzamelen en delen). Constamed deelt geen

informatie met derden. Er wordt een aantal kerngegevens bijgehouden, zoals het aantal

gebruikers, het aantal vragen dat gesteld wordt, het aantal antwoorden en het aantal

‘second opinions’. Constamed registreert niet welke vragen worden gesteld en door wie.

Ook is onbekend welke achtergrond de vragenstellers hebben.

[Bronnen]

- Constamed.nl - Interview met Erik Schoones (Constamed)


Case 4: EigenKrachtWijzer (www.eigenkrachtwijzer.nl)


De EigenkrachtWijzer (gestart in 2010) is een website waar bezoekers zelfstandig hun

(hulp)vraag (over wonen, werk, zorg en welzijn) kunnen formuleren en kunnen verkennen

welke oplossingsrichtingen mogelijk zijn en deze eventueel door te geleiden naar relevante

instellingen. Het is een digitaal instrument dat vergelijkbaar is met een individuele face-to-

face intake zoals dat vaak bij instellingen plaatsvindt. Het instrument moet bezoekers

helpen een beter inzicht te krijgen in hun eigen situatie en daarmee bijdragen aan een

betere zelfredzaamheid. Een betere zelfredzaamheid was één van de uitgangspunten bij de

invoering van de Wmo. De invoering van de Wmo was voor de gemeente Almere

(initiatiefnemer) één van de belangrijkste aanleidingen om de EigenkrachtWijzer te

ontwikkelen. De doelgroep van de Eigenkrachtwijzer bestaat uit alle inwoners van de

deelnemende gemeentes (zie verderop) die een vraag willen verhelderen. Eventuele

doorverwijzingen zijn wel gekoppeld aan de deelnemende gemeenten.

[Functionaliteit]

De EigenkrachtWijzer is toegankelijk via een website. Er zijn plannen een app te

ontwikkelen. De EigenkrachtWijzer kent drie functionaliteiten, namelijk:

- Een vragenlijst voor het verhelderen van de hulpvraag. - Het aanbieden van oplossingsrichtingen op basis van de hulpvraag. - Het samenvoegen van de hulpvraag en oplossingsrichtingen in een rapport dat

doorgeleid kan worden naar een specifieke instantie in de gemeente.

De website kent koppelingen, onder meer met sociale kaarten van individuele gemeenten.


De EigenKrachtWijzer is een stichting. De leden bestaan uit de deelnemende gemeenten,

namelijk Almere, Bergen (NH), Leeuwarden, Maastricht, Schijndel en Wijchen. De

gemeente Almere (de initiatiefnemer) heeft de ontwikkeling van de EigenkrachtWijzer

samen met de provincie Flevoland betaald. Er is 500.000 euro betaald voor de


ontwikkeling. De site is inmiddels overgedragen aan de Stichting EigenkrachtWijzer met de

afspraak dat bij een succes de gemeente Almere 40% van de investering terugbetaald

krijgt.

De zes leden betalen 35 cent per jaar per inwoner. In totaal is dat nu 170.000 euro (dat

komt overeen met de jaarlijkse exploitatielasten). Hoe meer leden de vereniging gaat

krijgen, hoe lager de contributie per lid zal worden. De ambitie is om door te groeien naar

publiek-private samenwerking waarbij andere partijen dan alleen gemeenten kunnen

deelnemen.

De gemeente Almere is actief geweest, omdat ze initiatiefnemer, financier en ambassadeur van de EigenkrachtWijzer

is. Momenteel zitten ook twee medewerkers van Almere in het bestuur van de Stichting Eigenkrachtwijzer. De

gemeente Almere:

- Staat aan de basis van de website.

- Heeft de website overgedragen aan de Stichting zodat ook andere gemeenten er gebruik van kunnen

maken.

- Heeft de website mee gefinancierd.

- Heeft in Almere de relevante partners (inmiddels ongeveer 25) aan tafel gebracht.

- Werkt nu nog steeds intensief samen met partners.

Andere gemeenten gebruiken de EigenkrachtWijzer om met lokale partners in gesprek te raken en afspraken te

maken over het gebruik (o.a. het afhandelen van doorverwijzingen) en het promoten van de site.

Momenteel is de rol van de gemeente Almere minder actief. Dat heeft te maken met de doorontwikkeling van de

EigenkrachtWijzer in de eigen gemeente. Zij is straks geen op zichzelf staan instrument maar onderdeel van een

virtueel sociaal domein waarin digitale instrumenten professionals en bewoners in staat stelt om tot betere

oplossingen te komen voor de soms lastige situaties waarin zij zich bevinden.


Cijfers over de EigenkrachtWijzer in Almere (over 2013):

- 5.000 unieke bezoekers per jaar, waarvan 70% nieuwe bezoekers zijn en 30% opnieuw een bezoek brengt.

- 1.700 bezoekers zijn met een vraagmodule bezocht, waarvan 1.200 een

vraagmodule echt gestart zijn, 500 een vraagmodule hebben afgerond en 13 het resultaat hebben doorgeleid naar een instelling.

Het aantal unieke bezoekers bedraagt gemiddeld 300 à 400 per maand en dit is sinds 2011

een redelijk stabiel aantal. Het ligt wel hoger dan de beginperiode (2010). Reden voor deze

stabilisatie is dat de gemeente Almere eerst aan de sociale kaart werkt, voordat zij weer

(externe) aandacht geeft aan de site. Dit is bij meer gemeenten het geval: interne

organisatie op orde krijgen met het oog op de 3 decentralisaties heeft prioriteit, stimuleren

van zelfredzaamheid volgt daarna. Dat maakt een groei van het aantal leden van de

Stichting lastig. Naar verwachting zal het aantal leden in de loop van 2014 weer toenemen.

De EigenKrachtWijzer draagt substantieel bij aan de besparingen op de Wmo-kosten (persbericht)

Op basis van nieuwe feiten en ontwikkelingen in 2011 is de kosten-baten analyse van de kanteling WMO in Almere

voor de periode 2012-2015 bijgesteld. Ook zullen de resultaten van 2011 hierin worden meegenomen. De uitkomst

van deze analyse wordt binnenkort verwacht.

Begin 2011 is een business-case opgesteld, waarin de financiële effecten van de kanteling Wmo in Almere zijn

uitgedrukt. Voor een periode van vijf jaar (2011-2015) is op basis van een 17-tal maatregelen, waaronder de inzet

van de EigenkrachtWijzer, doorgerekend welke kosten gemaakt moesten worden voor de realisatie van de kanteling.

Tevens zijn er inschattingen gemaakt over de opbrengsten (bruto bezuinigingen). Het resultaat was een onderbouwd

plan waarin werd aangegeven dat een structurele bezuiniging van € 3 miljoen (netto besparing)op de

geprognosticeerde, totale Wmo-kosten in 2015 haalbaar is.


De netto-besparingen in 2011 bedragen € 1 miljoen bij een gelijkblijvend niveau van voorzieningen. Dat is een

besparing van 6,2% op de totale Wmo-kosten. De belangrijkste verklaring voor deze resultaten is het effect van de

verbeterde en vernieuwde werkwijze bij het Wmo-loket, waaronder het ‘EigenKracht-gesprek’ bij alle nieuwe

aanvragen, en de inzet van de EigenKrachtWijzer. Het effect van de EigenKrachtWijzer op de totale bezuinigingen

wordt door de gemeente Almere op 30% geschat.

Bron: http://www.eigenkrachtwijzer.nl/binnenkort-de-eigenkrachtwijzer-draagt-substantieel-bij-aan-de-besparingen-

op-de-wmo-kosten/

Als het gaat om het aanbieden van een instrument aan inwoners van deelnemende

gemeenten om zelfredzaamheid te vergroten, wordt het doel van de EigenkrachtWijzer

gehaald (hoewel er nog niet gemeten wordt of de zelfredzaamheid ook echt toeneemt).

Wanneer gekeken wordt naar het aantal deelnemende gemeenten wordt de doelstellingen

nog niet gehaald.

Nadat iemand de EigenkrachtWijzer heeft ingevuld bestaat de mogelijkheid de ervaringen

via een enquête terug te koppelen. Tot nu toe hebben 167 gebruikers (over alle

gemeenten heen) dat gedaan. Hieronder de resultaten:

- Hoe hebt u de Eigenkrachtwijzer gevonden?: flyer (22%), via een hulpinstantie (48%), via Google (30%).

- Heeft u de vraagmodule zelf ingevuld of laten invullen?: zelf ingevuld (85%), door een ander laten invullen (15%).

- Wat vindt u van de Eigenkrachtwijzer?: uitstekend (7%), goed (63%), matig

(20%), slecht (10%). - Wat vindt u van de oplossingssuggesties?: verrassend (7%), nuttig (53%),

matig/beperkt (30%), slecht (10%).

De gemiddelde leeftijd van de respondenten is 67 jaar waarvan de jongste 25 jaar oud is

en de oudste 88 jaar. Het aandeel man/vrouw is respectievelijk 36% en 64%.


Open data is in de gemeente Almere in opmars, maar daarbij wordt de afweging gemaakt

dat inzetten op open data ook betekent dat de gemeente (meer) tijd moet vrijmaken. Ook

de EigenkrachtWijzer leent zich – binnen kaders van privacy – voor open data:

- De gemeente verzamelt via de afdeling Onderzoek en Statistiek data die ontsloten kunnen worden voor derden.

- De afdeling Gegevensbeheer verzamelt steeds meer geo- en zorginformatie die gecombineerd kan worden. Punt is alleen dat veel data nog niet voorzien zijn van

metadata. - Team Business Intelligence verzamelt data – ook zorgdata – die onderdeel kunnen

worden van dashboards, ook voor de eerder genoemde wijkteams. - Economic Development Board met het big data value centre. Helpt bedrijven om

met gebruik van data innovaties te realiseren. Zorg – Eigenkrachtwijzer – kan hier ook bij betrokken worden. Voor zorgdata geldt uiteraard wel vertrouwelijkheid dus data moeten anoniem en generiek zijn, niet te herleiden tot een persoon.

Om hiervan succes te maken is ‘ecosysteem’ nodig dat inhoud, techniek en financiën

bundelt en open en big data kan uiteindelijk bijdragen aan burgerportaal.

[Bronnen]

- Website www.eigenkrachtwijzer.nl

- Interviews met Eef Botjes (Stichting EigenkrachtWijzer) en Wytse Miedema

(gemeente Almere).

http://www.eigenkrachtwijzer.nl/


Case 5: Jalp Tilburg (www.JalpTilburg.nl)


In Tilburg fungeert Jalp (sinds oktober 2012) als digitaal Wmo-loket voor inwoners en

professionals van (en rondom) de gemeente Tilburg. Jalp bevat tips en informatie over

zorg, welzijn en inkomensondersteuning. Hiermee wil de gemeente Tilburg de

zelfredzaamheid van haar inwoners vergroten door ze te informeren over wat ze zelf

kunnen doen of waar ze hulp kunnen vinden in hun omgeving bij vrijwilligers of formele

(zorg)instanties. Uiteindelijk moet Jalp leiden tot een reductie van formele zorg.

De gemeente Tilburg is opdrachtgever en heeft ontwikkelaar BiblionetID uit Groningen de

opdracht gegeven om Jalp te koppelen met haar sociale kaart geleverd door G!DS. De

gemeente Tilburg bepaalt de scope van de sociale kaart waarbij momenteel het accent ligt

op organisaties op het gebied van WMO. Men overweegt dit te verbreden sociaal portaal

van te maken inclusief arbeidsparticipatie en jeugdzorg. De aparte website van Centrum

Jeugd en Gezin Tilburg komt daarbij te vervallen en zal ook worden geïntegreerd met Jalp.

In 2008 is de gemeente Tilburg samen met enkele regiopartners (gemeente Waalwijk,

Loon op Zand, etc.) begonnen met de sociale kaart van G!DS. Men miste daarbij een goede

voorkant / portaal voor ontsluiting van de informatie richting de burger. Destijds zijn

verschillende alternatieven bestudeerd. Regelhulp was onvoldoende ‘gekanteld’ en bood

geen mogelijkheid om te koppelen met G!DS. EKW viel af in Tilburg omdat een burger

eerst veel vragen moet beantwoorden (soms wel ~15 min) voordat men informatie krijgt

geboden.


[Functionaliteit]

Jalp is een informatieve website en faciliteert de vraagverheldering (“bedoelde u dit?” of

“kijk ook daar”) en biedt in Tilburg een koppeling met de sociale kaart van G!DS51 en de

informele marktplaats van WeHelpen. Jalp biedt tevens de mogelijkheid om lokale

activiteiten in de buurt te tonen(‘mijn buurt activiteiten’). Lokale organisaties (bijv. een

buurtvereniging) kunnen via G!ds hun evenementen in de buurt promoten, bijv.

koffiedrinken in soos, wandeling, inloopspreekuur, samen eten. Hiervan wordt nog beperkt

gebruikgemaakt door de partners in Tilburg. Verder voorziet Jalp in een aparte module

voor professionals met geavanceerde zoekfuncties en verwijzingen naar klantvolgsystemen

en vraaggeleidingsinstrumenten.

Jalp Tilburg is een ‘responsive’ website, waardoor een gebruiker deze ook op een tablet of

smartphone (zonder scrollen) kan raadplegen. BiblionetID heeft in Deventer (Wijkwinkel )

sinds kort ook een aparte mobiele website. Deze versie is vooral handig voor de

professionals tijdens het keukentafelgesprek. Ook hier is geen sprake van een aparte app.

Dankzij een koppeling met informele marktplaats WeHelpen krijgt de gebruiker in Tilburg

bij een zoekopdracht zowel formele als informele aanbieders gepresenteerd. Deze

koppeling is nu 3 maanden actief (sinds feb 2014). De keuze voor WeHelpen komt voort uit

het convenant van de gemeente met VGZ en CZ. Laatstgenoemde is founding partner van

WeHelpen en heeft een projectleider geleverd om WeHelpen te implementeren in Tilburg.


Bij Jalp Tilburg zijn betrokken de gemeente Tilburg, G!ds, Bibliotheek Midden-Brabant,

WeHelpen en BiblionetID. Laatstgenoemde is de ontwikkelaar uit Groningen. BiblionetID

voorziet momenteel 52 gemeenten van Jalp. Daarnaast is ze in 11 gemeenten bezig met

de implementatie. De aanpak van WMO verschilt sterk per gemeente (wel of geen

wijkteams, route voor aanvraag ondersteuning). De gemeente Tilburg heeft de Bibliotheek

Midden-Brabant ingeschakeld om de stroom digitale informatie rondom de sociale kaart

G!DS met Tilburgse organisaties te coördineren. Bij aanvang is er een bijeenkomst

georganiseerd waarin de verschillende Tilburgse instellingen uitleg hebben gekregen hoe ze

zich kunnen aanmelden en zelf hun gegevens actueel moeten houden. De bibliotheek

Midden-Brabant stuurt twee maal per jaar een verzoek om gegevens te controleren. In de

subsidie-overeenkomst met de gemeente committeert een zorginstelling zich aan het

aanleveren van deze gegevens voor de sociale kaart. De sociale kaart kent 350

organisaties en 2000 diensten. 80% hiervan is WMO-gerelateerd. Restant betreft

Jeugdzorg of werk & inkomen.

De gemeente Tilburg is zeer nauw betrokken als regisseur, financier, webbeheerder en

ambassadeur. De eenmalige kosten voor een WMO-portaal implementatie zijn doorgaans

€7.500,-. Hiervoor wordt o.a. het ontwerp van de website gemaakt en verzorgt BiblionetID

een training. De jaarlijkse abonnementskosten van Jalp (licentie) variëren tussen de

€3.500,- en €5.500,- per jaar. Voor de jaarlijkse licentie G!DS en het beheer verzorgd door

bibliotheek Midden Brabant betaalt de gemeente € 30.000,-. De koppeling met WeHelpen

wordt kosteloos verzorgd door BiblionetID. De jaarlijkse bijdrage voor lidmaatschap van de

coöperatie van de marktplaats WeHelpen bedraagt € 28.000,-.

51 BiblionetID biedt ook een eigen sociale kaart Invis. Deze wordt centraal beheerd, waarbij aanbieders hun eigen

gegevens kunnen beheren. Voor gebruikers is tevens productvergelijking mogelijk.



Sinds oktober 2012 kent Jalp Tilburg 44.000 sessies en ongeveer 37.000 unieke bezoekers.

Ongeveer 17% van alle bezoekers komt terug met een vervolgvraag. Hieronder is een

trendlijn opgenomen van het aantal sessies gedurende een periode van 19 maanden.

Figuur 17. Aantal sessies Jalp Tilburg in de periode oktober 2012 t/m april 2014. Bron: Google Analytics via

BiblionetID.52

Bij aanvang van een nieuw kalenderjaar is er een opleving zichtbaar. In de maand april

2014 kende Jalp Tilburg 1.760 sessies afkomstig van 1.384 unieke gebruikers met een

gemiddeld gebruik van ~ 3,5 pagina per sessie. Sinds (april 2014) de koppeling met

WeHelpen zijn er 30 hulpvragen en 30 informele aanbieders verschenen.

In hoeverre de zelfredzaamheid van burgers verbetert dankzij Jalp Tilburg is (nog) niet

bepaald. Ontwikkelaar BiblionetID vermoedt dat de gemeente minder verzoeken aan de

balie (fysiek) of per telefoon krijgt, maar heeft hier geen concrete cijfers van.

BiblionetID neemt periodiek een survey af onder gebruikers in opdracht van gemeenten om

de gebruikstevredenheid te bepalen. Bij aanvang is er gebruik gemaakt van een

burgerpanel. Tilburg organiseert zelf burgerpanel-sessies op uitnodiging. BiblionetID

voorziet ze daarbij in casussen.


Uit privacy oogpunt wil de gemeente Tilburg niet weten wie de gebruiker is. Er is dan ook

geen registratie of inlogprocedure. Ontwikkelaar BiblionetID gebruikt Google Analytics voor

het monitoren van het gebruik van Jalp en deelt deze met de gemeente Tilburg.

BiblionetID analyseert zelf zoektermen om te bepalen of er (juiste) resultaten uitkomen. In

Bijlage 6 is een casebeschrijving opgenomen welk potentieel Big en Open data biedt voor

de doorontwikkeling van Jalp.

[Bronnen]

Interview Mabel Giesbers (gemeente Tilburg) en Jolies van Pomeren (BiblionetID); Gebruikersenquête KING onderzoek ‘Zelfredzaamheid en ICT’, juli 2014;

Google Analytics Trendrapportages; Website www.jalptilburg.nl

52 BiblionetID gebruikt applicatie ‘BOB’ om te controleren of haar website actief is. Deze zijn uit de analyse

gehouden.

http://www.jalptilburg.nl/


Case 6: Kwikstart (www.kwikstart.nl)


Kwikstart (gestart in maart 2014) biedt voor jongeren overzichtelijke informatie over onder

meer wonen, geld, werk, school, gezondheid en verzekeren. Het gehanteerde

jeugdperspectief wil jongeren uit de jeugdzorg meer toerusten op de stap naar

zelfstandigheid. De ervaring leert dat veel jongeren niet weten wat ze moeten regelen.

De doelgroep van Kwikstart bestaat voornamelijk uit ‘careleavers’ in de leeftijd van 16 tot

en met 23 jaar. Dat zijn jongeren die op hun 18e de jeugdzorg verlaten. Tegelijkertijd is

een groot deel van de inhoud van kwikstart relevant voor alle jongeren en hun opvoeders.

Het initiatief van Kwikstart ligt bij Stichting Kinderperspectief.

[Functionaliteit]

Kwikstart is toegankelijk via een website en via apps. Kwikstart bevat algemene informatie

in de taal van jongeren, een begrippenlijst, een eerste uitleg en een stappenplan. Vaak is

er ook sprake van een doorverwijzing naar landelijke instanties, o.a. Kiesbeter, GGD,

Independer, NIBUD, DUO, stichting MEE of Rijksoverheid.nl (Kinderbijslag, waar is ID kaart

geldig, alcohol). Kwikstart bevat tevens een integrale checklist over alle onderwerpen heen

alsmede een zoekfunctie. Men heeft bewust geen aparte inlog-module ingebouwd om geen

extra drempels op te werpen voor jongeren.

Kinderperspectief overweegt om in de toekomst een sociale kaart met regionale spelers op

te nemen, alsmede een kasboek en kladblok functionaliteit aan te bieden.



De volgende organisaties zijn betrokken bij Kwikstart:

Kinderperspectief: initiatiefnemer en beheerder van de inhoud; LSG-Rentray en Trias Jeugdhulp: gesteund met hulpverleners en jongeren bij de

ontwikkeling (testen en meedenken) via hun jongerenraad en anderen die interesse hadden;

Inpoint: Grafisch ontwerp van de site; Motivo: technische ontwikkeling (voorheen werd dit verzorgd door WREP).

Gemeenten zijn nog niet betrokken bij Kwikstart. Zij zouden wel een faciliterende rol

kunnen spelen door jongeren die 18 worden een welkomstpakket te verstrekken. Dit

pakket biedt jongeren ‘steun’ en ‘richting’. In dit pakket kan men dan ook een flyer van

Kwikstart bijsluiten. Verder kan de gemeente regionale informatie uit haar sociale kaart

aanbieden ter uitbreiding van Kwikstart.

Kwikstart wordt gefinancierd vanuit Kinderperspectief. Tevens heeft Kinderperspectief

geïnvesteerd in het beschikbaar stellen van een projectleider.


Kwikstart is sinds voorjaar 2014 beschikbaar. De website heeft intussen 5.000 unieke

bezoekers gehad. De app kent 2.785 downloads (zowel Apple App store als Google Play)

met een gemiddelde van 100 downloads per week. Kwikstart is nu minder in de media, dus

men is benieuwd of deze trend kan worden voortgezet. Men heeft geen zicht op duur van

een sessie of de frequentie waarmee jongeren Kwikstart gebruiken. De website en de app

zijn voor gebruiker gratis. Er wordt (nog) geen onderzoek gedaan naar de

gebruikerstevredenheid. Wel komen er onverwacht veel positieve reacties van ouders.

In juni 2014 is er in het kader van het KING onderzoek ‘ICT en Zelfredzaamheid’ per mail

een enquête voorgelegd aan de Kwikstart gebruikers. De response hierop bleef beperkt tot

3 afgeronde vragenlijsten. Onderstaande kengetallen moeten dan ook in die context

worden geïnterpreteerd. De respondenten (n=3) geven aan dat zij de tool wekelijks tot

maandelijks gebruiken. De aanleiding voor hun gebruik is niet een medisch vraagstuk. Op

basis van de gebruikersenquête (n=3) kan worden vastgesteld dat Kwikstart gemiddeld

een rapportcijfer van 8,2 ontvangt.


Beperkt. Kwikstart heeft geen gebruikersregistratie. Wel worden enkele statistieken

bijgehouden met Google Analytics.

[Bronnen]

- Interview met Harriëtte Knigge (Projectmedewerker bij Kinderperspectief); - Gebruikersenquête KING onderzoek ‘Zelfredzaamheid en ICT’, juli 2014;

- Website www.kwikstart.nl, geraadpleegd in juli 2014.


Case 7: Quli (www.quli.nl)


Quli is een digitaal hulpmiddel om de gezondheid en gezondheidszorg te ondersteunen of

te verbeteren. QULI staat voor Quality of Life en is een oplossing die de patiënt regie geeft

over zijn eigen zorg door gebruik te maken van de mogelijkheid om informatie vast te

leggen en te delen op het juiste moment met de juiste mensen. Men is gestart met een

pilot gericht op mensen met een autistische aandoening, maar dat is later breder

getrokken naar alle zorgconsumenten in Nederland. Voor deze doelgroep beoogt Quli

zelfredzaamheid en regie (zelfmanagement) mogelijk te maken onder het motto ‘zorg voor

jezelf’. Naast het zelfstandig functioneren bevordert Quli het zelfvertrouwen en

welbevinden van de gebruiker en wordt stress verminderd doordat er een (digitaal)

vangnet beschikbaar is (website LKH, 2014). Op termijn moet Quli dankzij preventie ook

de zorgkosten omlaag brengen.

In 2010 is het Dr. Leo Kannerhuis (LKH), het expertisecentrum voor autisme, samen met

automatiseerder Ordina begonnen met de pilot ‘KannerWorld’. Quli is hieruit ontstaan.

Vervolgens zijn er een viertal partijen (zogenaamde co-creators) aangehaakt in 2012 te

weten Stichting Dichterbij, Stichting Amarantgroep, Stichting Arq en Stichting Pluryn. De

bestuurders van de coöperatie komen uit de GGZ, jeugdzorg en VG-hoek. Begin 2012 is

Quli als betaversie in productie gegaan bij LKH. In juni 2013 is de website officieel

gelanceerd voor het brede publiek.

[Functionaliteit]

Quli is een webbased toepassing die toegankelijk is voor alle devices (responsive). In het

najaar van 2014 komt er een app op de markt voor Apple en Android toestellen/tablets.

Momenteel is er al wel een ‘native’ variant beschikbaar voor de Quli Beeldbellen App.

Quli biedt qua functionaliteit een agenda, social network met beveiligd berichtenverkeer,

logboek, beeldbellen, een persoonlijk gezondheidsdossier. Dankzij de Quli App Store kan

de gebruiker zijn eigen omgeving samenstellen, deels met externe toepassingen. Een

gebruiker kan in QULI dagprogramma’s maken, communiceren met zorgaanbieders of

directe omgeving en zijn ‘mood’ vastleggen. Quli werkt volgens 'Privacy by design': niets


kan en mag, tenzij de gebruiker daar toestemming voor geeft. De gebruiker kan op

applicatie en documentniveau autorisatie verlenen.

Quli heeft een eigen App Store waarbinnen gekoppeld kan worden met interne en externe

toepassingen. Op dit moment heeft Quli externe koppelingen met onder meer Unit 4 Cura

(zorgplannen), MyCoachConnect (beeldbellen) en Teamsoft (ECD / EPD).Verder zijn er

koppelingen met diverse externe toepassingen in ontwikkeling, waaronder diverse ECD-

leveranciers. Daarnaast hebben sommige deelnemende zorginstellingen hun eigen apps

beschikbaar gesteld, waaronder de WasCoach en OVCoach. Koppeling met een sociale

kaart is een wens voor de toekomst.


De vijf zorginstellingen Dr. Leo Kannerhuis, Amarant Groep, Pluryn, Dichterbij en ARQ zijn

de eigenaren (bestuur) van coöperatie Quli. Zij worden hierin ondersteund door

automatiseerder Ordina (Clockwork). De zorginstellingen brengen hun visie op zorg in, zij

zien in ICT de aanjager van innovatie. Ordina brengt kennis van de mogelijkheden van

informatietechnologie en eHealth in. In juni 2014 zijn er vijftien zorginstellingen klant van

Quli, variërend van GGZ-, VG-. Jeugdzorg- en VVT-instellingen.

Momenteel zijn er nog geen gemeentes betrokken bij Quli. Gesprekspartners zien

toegevoegde waarde voor gemeente, bijvoorbeeld om (1) een pre-indicatie te bepalen of

(2) digitale aanvragen af te handelen. Dankzij het reeds aanwezige medisch dossier of via

beeldbellen is de gemeente beter geïnformeerd tijdens het keukentafelgesprek. Daarnaast

kan een digitale aanvraag voor een voorziening (rollator of begeleiding) via Quli worden

ingeschoten richting systemen van de gemeente (Centrix of Simfay) en opgenomen

worden in het PGD van de Quli gebruiker onder het tabblad WMO.

Vanuit Ordina werken er momenteel 8 FTE aan Quli. Dit zijn ontwikkelaars,

veiligheidsexperts en marketing. De jaarlijkse exploitatiekosten van Quli schat men op

ruim 1 miljoen euro. Hiervan is ongeveer 40% bestemd voor productontwikkeling.


Op dit moment kent Quli ongeveer 2.500 actieve gebruikers en 3.000 geregistreerde

gebruikers. Op dit moment is men aan het opschalen binnen Pluryn en Amarantgroep. Men

krijgt er momenteel 250 gebruikers per maand bij, maar deze groei moet op termijn

exponentieel gaan worden. De gemiddelde gebruiksduur van Quli ligt rond de 7,5 minuut

per sessie. Naar schatting is 80% zelfredzaam en maakt zelfstandig gebruik van agenda en

logboek functionaliteit.

In hoeverre de doelstelling op het gebied van zelfredzaamheid wordt behaald dankzij Quli

is nog niet gemeten. Wel melden zorginstellingen dat ze dankzij Quli…

a. meer cliëntcontact hebben, en b. door beeldbellen een kostenbesparing van 20% hebben kunnen realiseren ten

opzichte van de oude situatie (bijv. telefonische hulp, huisbezoeken).

Onlangs heeft NPCF een vragenlijst afgenomen onder haar panel met 4.000 leden met een

response van 60% (n=2.400). Het onderzoek bevatte schermafdrukken. Ongeveer 2% van

de respondenten had al een account bij Quli, 4% heeft dit aangemaakt voor het invullen

van de vragenlijst. onder gebruikers en niet-gebruikers geeft 73% aan dat Quli makkelijk

lijkt in gebruik. De meest genoemde voorwaarde om Quli te gaan gebruiken betreft

optimale veiligheid (67%), bescherming persoonsgegevens (60%), vrijheid om het zelf in


te richten en dat het gratis is (53%). De top 6 van onderdelen binnen Quli die de

gebruikers het meest aanspreken zijn:

1. Afsprakenplanner; 2. Medische gegevens (PGD);

3. Contact met zorgverleners; 4. Informatie over aandoeningen; 5. Logboek; 6. Contact met familieleden en vrienden.

Volgens de gesprekspartners zijn de cliënten enthousiast. Ook het bestuur van de

aangesloten zorginstellingen zijn overtuigd van de meerwaarde Quli. De behandelaar moet

dit naast zijn reguliere werkzaamheden doen, dus daar ontstaat soms frictie in de

implementatie.


Men gebruikt momenteel geen Big of Open data. Wel monitort men via Google Analytics

het gebruik van Quli totdat gebruikers inloggen. Uit LifeRay ontvangt men

managementrapportages (open source) om te volgen welke applicaties binnen Quli worden

gebruikt. Hiermee kan men op zoek gaan naar patronen, bijvoorbeeld patronen gedurende

dag of seizoensgebonden behoeften. Doordat een gebruiker ook een biografie kan

(optioneel) achterlaten, met ruimte voor persoonlijke kenmerken als geslacht,

geboortedatum, opleiding en woonplaats, kan men (anoniem) kruisen welke

gebruikersgroepen een bepaald gebruikerspatroon hebben, dit alles binnen de grenzen van

de privacy-wetgeving. In potentie zou met monitoring op termijn ook aangetoond kunnen

worden of er sprake is van substitutie van formele zorg.

[Bronnen]

- Interview met Harro Messelink (Quli) en Leon Wijnen (Ordina); - NPCF (2013), meldactie Quli, meting in augustus en september 2013.


Case 8. Thuisarts (www.Thuisarts.nl)


Doel van Thuisarts is drieledig:

Patiëntenvoorlichting 2.0: NHG helpt haar leden (huisartsen) met patiëntenvoorlichting, bijvoorbeeld via het traditionele folderrek in de wachtkamer

en de zogenaamde patiëntenbrieven die een huisarts kan meegegeven na afloop van een consult. Thuisarts ontsluit deze teksten op een aparte makkelijke website inclusief Audio Visueel materiaal en zoekoptimalisatie (SEO). Tot de start van Thuisarts.nl trad het NHG niet rechtstreeks in contact met burger. Inspanningen van Thuisarts moet huisarts bij werkzaamheden ondersteunen.

Poortwachter: stimuleren dat mensen goed voorbereid naar huisarts gaan en ondersteunen bij zaken die ze zelf kunnen oplossen of niet urgent zijn (risicotaxatie) stimuleren zelfzorg.

Kwaliteitsimpuls: veel patiënten gaan naar de huisarts nadat ze op internet informatie hebben gevonden: “Ik denk dat ik dit ook heb”. Er zijn veel websites (wildgroei) en de informatie is vaak niet opgesteld/getoetst bij medische specialisten. NHG wil dit proces met Thuisarts kanaliseren en een kwaliteitsimpuls

geven. Reden te meer omdat veel vragen opgelost kunnen worden met zelfzorg.

Doelgroep van Thuisarts is iedere Nederlandse burger. Thuisarts biedt oplossingen op het

medisch inhoudelijke vlak (80%). Daarnaast bevat deze toepassing indirect ook informatie

over welzijn via verwijzingen naar externe partijen (zie koppelingen).

De website Thuisarts.nl is in november 2011 gepresenteerd tijdens NHG-jaarcongres. In

maart 2012 is de website officieel gelanceerd voor het publiek door minister Schippers. De

mobiele app is beschikbaar sinds december 2013 in de AppStore (iOS). De Androidversie is

sinds begin juli 2014 beschikbaar. Beide apps zijn sindsdien gratis.

Initiatiefnemer is Nederlands Huisartsen Genootschap (hierna: NHG) de landelijke

wetenschappelijke vereniging voor huisartsen. Ze verzorgt onder meer de vertaling van

wetenschappelijke inzichten naar richtlijnen voor huisartsen. Bij de ledenraadpleging gaf

75% aan Thuisarts als kerntaak van NHG te zien.

http://www.thuisarts.nl/


[Functionaliteit]

Thuisarts is een informatievoorziening met eenvoudige teksten van ziektebeelden. Vaak

staan er filmpjes, plaatjes of tekeningen bij met uitleg of instructies. Deze informatie kan

gebruikt worden voor, tijdens of na een consult. Thuisarts geeft ook advies of iemand naar

de dokter moet gaan, bijvoorbeeld via zelfdiagnose-instrumenten als GriepCheck (zie

kader). Thuisarts werkt hiervoor samen met ‘Moet ik naar de dokter’, een app van

huisartsenpost Apeldoorn, gebaseerd op het triagesysteem53 van NHG.

Resultaat Griepcheck

U heeft mogelijk griep. U heeft ernstige klachten door de griep of door een andere infectie. Wij adviseren u direct uw

huisarts te bellen. Buiten kantooruren kunt u bellen met de huisartsenpost in uw regio.

De Thuisarts app bevat dezelfde informatie als de website met uitzondering van de

Thuisarts-filmpjes. De app gaat verder in ‘personaliseren’, waarbij de gebruiker zijn eigen

patiëntendossier kan opbouwen bijv. data artsbezoeken, vragen (voor, tijdens, na consult),

medicatievoorschriften, etc. De agenda-afspraken en inname medicatie kunnen ook als

reminder worden ingesteld. Men wil op termijn koppelen met de agenda van een huisarts

voor het maken van een fysieke afspraak of e-consult. De app is ook offline te gebruiken

mits teksten eerder online zijn geraadpleegd.

Thuisarts wordt momenteel via drie platformen aangeboden, namelijk de website, mobiele

website en mobiele app. Vermoedelijk gaat NHG in de toekomst ook schermen in de

wachtkamer voorzien van seizoensgebonden Thuisarts-informatie.

Qua koppelingen gebruikt Thuisarts in haar medische teksten verwijzingen (hyperlinks)

naar externe partijen, waaronder:

• Veiligheid.nl (o.a. versterk je enkel ) • VGZ (o.a. slaapproblemen)

• Koepelorganisaties (o.a. mantelzorgers) • Patiëntenverenigingen (o.a. diabetes) • Vilans Hulpmiddelenwijzer • Moet ik naar de dokter van Huisartsenpost Apeldoorn

Verder wordt er samengewerkt met Apotheek.nl op het gebied van informatieverstrekking

rondom medicijngebruik (o.a. bijwerkingen).


Naast bovengenoemde contentpartners werkt NHG samen met diverse onderzoeks- en

voorlichtinginstanties (Trimbos Instituut, RIVM), patiëntenverenigingen

(Diabetesvereniging, NPCF, etc.), specialistenverenigingen (KNO, dermatologen,

gynaecologen, orthopeden, urologen) en kwaliteitsinstituut CBO. Zij verlenen onder meer

advies over de opzet van Thuisarts of helpen mee bij de verspreiding.

De website is gebouwd door OneShoe, de app door Japps. De inhoud van de website valt

onder redactie van NHG. Inmiddels zijn er zo’n 850 teksten. Alle op de site geplaatste

informatie is met zorgvuldigheid geschreven en getoetst bij diverse (huis)artsen van het

NHG. De inhoud van de site wordt regelmatig gecontroleerd en geactualiseerd door

redactie van twee huisartsen, twee gezondheidsvoorlichters en één arts/voorlichter.

53 Dergelijke vragenlijsten worden normaal gesproken gebruikt door telefonistes / doktersassistentes om de ‘ernst’

van een klacht in te schatten. NHG is terughoudend met brede toepassing van triage binnen Thuisarts omdat een

telefoniste zaken kan verifiëren. Op termijn zullen Thuisarts en ‘Moet ik naar de dokter’ (MINDD) worden

geïntegreerd.


Momenteel zijn er geen gemeenten betrokken bij Thuisarts.nl. Dit is geen bewuste keuze.

In de toekomst zou Thuisarts gebruikt kunnen worden om regionale informatie te

ontsluiten, bijvoorbeeld van gemeentecampagnes (o.a. Beter Bewegen) of -voorzieningen.

Thuisarts kan daarbij gekoppeld worden aan de sociale kaart van een gemeente.

NHG financiert Thuisarts uit de ledenbijdrage (contributie) en een licentie-overeenkomst

met verschillende partijen (o.a. Kwaliteitsinstituut)). Om de website te ontwikkelen is

ongeveer €100.000,- geïnvesteerd. Jaarlijks betaalt NHG ~ €50.000,- aan onderhoud en

beheer van de website. Daarnaast worden er vanuit NHG 2,1 FTE ingezet verdeeld over 6

mensen.


Thuisarts trekt dagelijks tussen de 50.000 (zaterdag) en 70.000 (maandag) bezoekers.

Ook in vakantieperiodes blijft dit aantal bezoekers gelijk. Momenteel gebruikt 61% daarbij

een desktop/ laptop, 23% mobiel en 17% tablet (dit verschilt per dag). Sinds de lancering

rond de jaarwisseling (dec 2013) kent de mobiele app 14.000 downloads.

Volgens gesprekspartner is meer dan de helft van de Nederlandse bevolking ooit op

Thuisarts.nl geweest. De applicatie is met name populair in de Randstad, maar dat kan

deels verklaard worden doordat daar meer inwoners zijn. In de maand april 2014 trok

Thuisarts.nl 1,26 miljoen unieke gebruikers die samen goed waren voor 1,6 miljoen

sessies. Een sessie duurt gemiddeld 1 minuut en 17 sec. Men bezoekt gemiddeld 2

pagina’s per sessie.

Uit een recente NHG-ledenraapleging blijkt dat 90% van de huisartsen zijn / haar patiënten

naar de website verwijst, 35 a 40% van de huisartsen gebruikt Thuisarts dagelijks,

bijvoorbeeld op hun computerscherm tijdens consult. Voor sommige artsen is het gebruik

nog geen routine. Het traditionele folderrek heeft nog wel een functie, maar de

omloopsnelheid van flyers is veel lager geworden door de komst van Thuisarts.

Of er dankzij Thuisarts.nl (en andere Digitale Informele Zorgdiensten) sprake is van minder

formele zorgconsumptie is niet aangetoond. NIVEL heeft databases met

huisartseninformatie (HIS) en consumentenpanels. Door die te koppelen wil NIVEL

onderzoeken of mensen die veel Thuisarts raadplegen…

1. minder vaak een arts bezoeken

2. in staat zijn om gerichtere vragen te stellen (casuïstiek).

In juni 2014 is er in het kader van het KING onderzoek ‘ICT en Zelfredzaamheid’ een

enquête voorgelegd aan de Thuisarts gebruikers. Dit resulteerde in 25 afgeronde

vragenlijsten. De meerderheid van de respondenten (17 van de 25 respondenten) geeft

aan dat zij Thuisarts maandelijks gebruiken. De (medische) aanleiding voor hun gebruik

wisselt, bij 9 van de 25 respondenten speelt er een vraagstuk waarbij mensen beter willen

worden (acuut), bij 8 van de 25 respondenten gaat het om gezond blijven (preventie), bij

6 van de 25 gevallen om mensen die leven met een ziekte of handicap (chronisch

vraagstuk) en in 2 van de 25 gevallen om ‘overig’.

In de enquête hebben gebruikers ook kunnen aangeven welke effect Thuisarts heeft op

hun zorgconsumptie en hun behoefte voor inschakeling van derden. De grafiek hieronder

behandelt een vijftal stellingen met de vraag “Dankzij Thuisarts…”.


Figuur 18. Dankzij Thuisarts… (bron: enquête Dialogic, 2014; n=25)

Ongeveer de helft van de respondenten geeft aan dat Thuisarts bijdraagt aan een

verbetering van de zelfredzaamheid. Op de stellingen in hoeverre Thuisarts er toe leidt of

men minder aanspraak hoeft te doen op formele zorg dan wel naasten lopen de meningen

uiteen. Wel geeft ongeveer de helft van de respondenten aan dat ze dankzij Thuisarts niet

vaker een beroep doen op vrijwilligers. Deze stelling is dan ook meer van toepassing op

informele marktplaatsen. Tot slot zien we dat een ruime meerderheid (17 van de 25

respondenten) onderschrijft dat zij door hun gebruik van Thuisarts beter geïnformeerd zijn.

Figuur 19 behandelt de tevredenheid van respondenten ten aanzien van een vijftal

aspecten gerelateerd aan de dienstverlening van Thuisarts.

Figuur 19. In hoeverre bent u tevreden over de volgende aspecten gerelateerd aan de dienstverlening van Thuisarts?

(bron: enquête Dialogic, 2014; n=25)

In lijn met de eerdere stelling dat men zich door Thuisarts beter geïnformeerd voelt, is

opnieuw een ruime meerderheid (17 van de 25 respondenten) tevreden tot zeer tevreden

over de kwaliteit van de informatie. Dit geldt ook voor de gebruiksvriendelijkheid en de

geboden antwoorden op hulpvragen. Het aspect van nabijheid van hulp geboden is minder

van toepassing op Thuisarts, maar desondanks is een kleine meerderheid (13 van de 25


respondenten) hier tevreden over. Over het aspect ‘inspraak ter verbetering van

dienstverlening’ lopen de meningen sterk uiteen.

Op basis van de gebruikersenquête kan worden vastgesteld dat BUUV een gemiddeld

rapportcijfer van 6,5 krijgt van de geraadpleegde gebruikers (n=25).


Momenteel beperkt. Er is geen gebruikersregistratie en er wordt geen informatie

opgeslagen over de zoekhistorie van gebruikers. Deze data kan dus niet worden

geanalyseerd (Big data) dan wel worden ontsloten met of gekoppeld aan data van derden

(Open Data). De (statische) inhoud van Thuisarts (medische teksten) wordt wel ontsloten

doordat haar zoekbalk wordt opgenomen op de websites van huisartsenpraktijken.

[Bronnen]

- Interview met Ton Drenthen (NHG); - Gebruikersenquête KING onderzoek ‘Zelfredzaamheid en ICT’, juli 2014;

- Website Thuisarts.nl, geraadpleegd in juli 2014.


Case 9: WeHelpen (www.wehelpen.nl)


WeHelpen (coöperatie, gestart op 30 oktober 2012) is een sociale marktplaats waar alle

inwoners van Nederland een hulpvraag kunnen stellen en / of hulp kunnen aanbieden.

Naast vraag en aanbod voorziet WeHelpen in ondersteuning van mantelzorgers. Deze

hulpvragen reiken verder dan alleen welzijn en zorg. De marktplaats is sinds januari 2014

beschikbaar in Groningen.

Het initiatief voor het oprichten van We Helpen werd genomen door drie personen die in

persoonlijke situaties hulp zochten, hulp wilden aanbieden en hulp wilden organiseren. Via

sociale media vonden ze elkaar, in hun gesprekken ontstond het idee voor een sociale

marktplaats. WeHelpen komt voor uit twee eerdere websites, namelijk Caire.nu en

helpjemee.nl. Deze zijn samengevoegd tot het huidige WeHelpen. Bij deze samenvoeging

zijn ook grote instellingen betrokken geraakt (de oprichters): Achmea, BureauVijftig, CZ,

Menzis, PGGM, Rabobank, The Caretakers en VitaValley.54

[Functionaliteit]

WeHelpen maakt gebruik van open source software en is benaderbaar via de website

wehelpen.nl en een app (voor Android en iPhone), daarnaast is WeHelpen.nl

geïncorporeerd in vele andere lokale platformen. Er wordt gestreefd naar maximale

koppelingen met andere applicaties zoals een WMO loket en sociale kaart van bijv. Jalp en

andere initiatieven.

54 Voor een overzicht van alle partners die deelnemen aan de coöperatie, zie:

http://www.cooperatiewehelpen.nl/wp-content/uploads/2013/02/WeHelpen-Corporate_Story.pdf

http://www.wehelpen.nl/

http://www.cooperatiewehelpen.nl/wp-content/uploads/2013/02/WeHelpen-Corporate_Story.pdf


De tool ondersteunt de volgende functies:

- Registratie (aanmaken van een account). - Het plaatsen van een hulpvraag. - Het aanbieden van hulp - Een geautomatiseerde tool om hulpvraag en aanbod van hulp te matchen. - Automatisch opschonen van verouderde hulpvragen

- Optioneel: credits voor lokale currency programma’s - Termijnbewaking (in de gaten houden of een hulpvraag ook beantwoord wordt) - Organiseren van hulp rondom een specifiek persoon (met zaken als agenda,

logboek, notities…) - Connectiviteit: API, RSS, plugin, widget, white label en lokale site - Lokale pagina’s

- Groepen (bijv. voor gecoördineerd vrijwilligerswerk) - Sociale kaart - Reputatie: gebruikers kunnen elkaar een waardering/aanbeveling geven

WeHelpen biedt de mogelijkheid om wehelpen.nl via een technische koppeling (API, RSS,

widget, white label) te ontsluiten op bestaande websites. Bijvoorbeeld op de

gemeentepagina, waar WeHelpen-vraag-en-aanbod in de gemeente direct getoond kan

worden. Ook kan het hulpaanbod geïntegreerd worden in een bestaande omgeving van de

lokale vrijwilligerscentrale of het Wmo-loket. Deze technische koppelingen realiseert

WeHelpen met haar samenwerkingspartners.


WeHelpen kent partners, zoals gemeenten, verzekeraars, pensioenfondsen en welzijns- ,

vrijwillgers organisaties en zorginstellingen. De meeste gemeenten zijn actieve leden van

de coöperatie en spelen een stimulerende rol in de eigen gemeente om instellingen en

inwoners van de site gebruik te laten maken. Wanneer een gemeente eenmaal lid wordt,

kunnen gesubsidieerde welzijns- en vrijwilligersorganisaties en het verenigingsleven direct

aan de slag (faciliterend) met Wehelpen.nl. Ook kunnen medewerkers van de

gemeentelijke WMO-loketten het meenemen in hun dienstverlening.

De Gemeente Groningen ontplooit uiteenlopende activiteiten om het gebruik en effect van WeHelpen te stimuleren,

o.a. middels het formeren van een ‘aanjaagteam’, waarvan de deelnemers elkaar inspireren en samen lokale

activiteiten ontwikkelen ter verhoging van het gebruik van WeHelpen. Daarnaast verzorgt de gemeente voorlichting

over WeHelpen (intern en extern), en traint ze vrijwilligers die via WeHelpen actief willen worden. De gemeente

werkt samen met andere lokale organisaties aan de implementatie van WeHelpen. Dit zijn o.a. De lokale

woningbouwcorporatie, TSN Thuiszorg, Rabobank, Menzis en diverse zorginstellingen in de regio.

WeHelpen is een coöperatie waarvan de leden (die begroting en jaarplan bepalen) conform

een staffelmodel een jaarlijkse bijdrage betalen, waarbij de kleine leden (‘zorginstelling

met 20 bedden’) een paar honderd Euro per jaar betalen en de grote leden

(‘zorgverzekeraar’) soms tot 300.000 Euro (een bedrag per verzekerde bij die

maatschappij). De gemeente Groningen betaalt jaarlijks € 29.000,- aan WeHelpen.

WeHelpen kent een kostenbesparingsmodel waarbij geldt dat hoe meer leden, hoe lager de

contributie per lid wordt. Jaarlijks dalen de kosten voor de leden met minimaal 5 tot 10%.

Zeker enkele honderdduizenden euro’s per jaar worden besteed aan doorontwikkeling van

de site. Ook gaat er veel geld naar communicatie en activering. Voor leden geldt een

jaartarief waarin ontwikkeling, beheer en onderhoud is opgenomen, inclusief een toolkit

met implementatiemiddelen. WeHelpen heeft 6 FTE.

http://www.wehelpen.nl/



In 2013 bedroeg het aantal unieke bezoekers 134.000. In 2014 was dat (tot en met mei)

65.000 (geëxtrapoleerd over geheel 2014 is dat naar verwachting 156.000). Het aantal

hulpvragen dat in het eerste jaar geplaatst is op wehelpen.nl bedraagt 4.000. Aantal

successen (matches) is nog moeilijk meetbaar. Het is nog lastig na te gaan of een vraag

ook echt beantwoord is, want hulpvrager en hulpbieder kunnen contacten met elkaar

leggen die niet openbaar worden gemaakt. Met de komende release wordt het afsluiten

van de hulpvraag wel actiever gemonitord. Matches zijn vooral hoog in de ‘thuisnetwerken’

(waar mensen die om een hulpbehoevende organiseren in een afgesloten deel).

Enkele cijfers over WeHelpen in de gemeente Groningen (mei en juni 2014)

Mei 2014 Juni 2014

Aantal nieuwe publieke hulpvragen 24 20

Aantal reacties op hulpvragen 24 29

Aantal afgesloten hulpvragen 29 13

Aantal nieuwe aanmeldingen 51 46

De doelstellingen over 2012-2013 zijn voor wat betreft aantallen gebruikers,

hulpaanbieders en matches behaald. Voor het aantal hulpvragers was de ambitie hoger dan

het resultaat. Voor 2014 ligt WeHelpen redelijk op koers, de hulpvraag blijft nog steeds

achter ten opzichte van de hulpaanbieder, dit is een landelijk beeld en wijkt daar niet van

af. Het feitelijke doel is meer uren hulp vanuit de informele zijde. Dit wordt nog niet echt

gemeten, maar we kunnen afgaan op de vele verhalen die worden verzameld. Belangrijk

zijn:

- Het tegengaan van ‘vraagverlegenheid’ (mensen activeren om toch hun hulpvraag

te stellen) - Activeren van personen die wel vrijwilligerswerk willen doen, maar dat tot nog toe

niet echt deden

- wederkerigheid, hulpvragen ook stimuleren zelf aan te geven wat zij wel kunnen doen (en daarmee weer anderen te helpen).

Er vindt geen gebruikersonderzoek plaats, maar er komen wel reacties binnen via de

website. Meestal zijn deze reacties positief in de vorm van enthousiaste verhalen. Er

komen af en toe klachten binnen over gebruik en gebruikers. Hierop wordt persoonlijk

ingegaan. De klanttevredenheid gaat wel kwalitatief gemeten worden. Daarnaast vindt

momenteel een afstudeeronderzoek onder gebruikers plaats.


Wehelpen kent geen open data beleid. Elk verzoek van derden om data van WeHelpen te

mogen gebruiken, wordt individueel afgewogen. Doelstelling van de vraag rondom data

moet helder zijn alsmede de wijze waarop deze worden gebruikt, gepubliceerd etc. moeten

tenminste helder zijn. Dit omdat wij ten optimale de privacy van onze gebruikers willen

garanderen

[Bronnen]

- Wehelpen.nl - Cooperatiewehelpen.nl - http://gemeente.groningen.nl/vrijwilligers/help-elkaar-via-wehelpen.nl

- Interviews met Gertjan van Rossum en Dorine Snel (beiden WeHelpen) en Jelly Bruining (Gemeente Groningen).

http://gemeente.groningen.nl/vrijwilligers/help-elkaar-via-wehelpen.nl


Case 10: Zorgvoorelkaar.com (www.zorgvoorelkaar.com)


Zorgvoorelkaar.com (gestart in september 2011) is een sociale marktplaats voor vrijwillige

en professionele hulp waar vragers en aanbieders van hulp met elkaar in contact kunnen

komen. De marktplaats richt zich op het gehele domein van de WMO (vooral welzijn, zorg

in mindere mate). De marktplaats moet daarmee bijdragen dat iedereen de hulp en

aandacht krijgt die hij of zij nodig heeft.

Het initiatief is voortgekomen uit enkele relevante maatschappelijke ontwikkelingen, zoals:

- De ambitie om met een combinatie van ondernemerschap en ICT bij te dragen aan het oplossen van maatschappelijke vraagstukken.

- De toenemende vergrijzing en groeiende zorgkosten (verdubbeling in een aantal

jaren) die nopen tot meer efficiëntere zorgdiensten. - ICT kan zorg voor elkaar faciliteren, maar ook bijdragen aan meer participatie, het

verwezenlijken van bezuinigingen, de terugtredende overheid, etc.

De doelgroepen van Zorgvoorelkaar.com zijn:

- Hulpvragers (alle doelgroepen van de WMO: ouderen, mensen met chronische beperkingen, gehandicapten, personen met tijdelijke problemen).

- Organisaties die namens cliënten hulp zoeken (bijv. het Rode Kruis, Humanitas).

- Mantelzorgers. - Professionals, zoals wijkverpleegkundigen en WMO-consulenten. - Vrijwilligers.

Het initiatief van Zorgvoorelkaar.com ligt bij Patrick Anthonissen en Mathijs Huis in ‘t Veld.

http://www.zorgvoorelkaar.com/


[Functionaliteit]

Zorgvoorelkaar.com draait op een website die ook goed bereikbaar is via tablets. Er is een

app in ontwikkeling. Zorgvoorelkaar.com is voor iedereen toegankelijk dus ook voor

gemeenten, hulpzoekenden en vrijwilligers buiten de gemeenten waar Zorgvoorelkaar.com

formele afspraken heeft gemaakt. Zonder het lokale implementatietraject van

Zorgvoorelkaar.com is er echter (bijna) geen vraag en aanbod in een gemeente. In het

implementatietraject van 1 jaar wordt in samenwerking met lokale organisaties het

netwerk van vraag en aanbod opgebouwd op de website. De enkele vrijwilligers en

hulpvragers die er wel op zitten in de niet-betalende gemeenten worden gedoogd.

Zorgvoorelkaar.com biedt de volgende functies:

- E-matching: het systeem kijkt op basis van de profielen van de hulpaanbieders continu of een vraag gekoppeld kan worden aan een aanbod (en andersom). De hulpbehoevenden en vrijwilligers/professionals worden hiervan automatisch op de

hoogte gebracht.

- Profielpagina’s van organisaties / sociale kaart - Widgets (bijv.: de vacatures van Thebe op Zorgvoorelkaar.com worden ook op de

site van Thebe getoond) - Multisite platform: de website kan op maat worden gemaakt. Zodoende kan het

een meer lokaal karakter krijgen (bijv. www.zwijndrechtvoorelkaar.nl) maar kan het ook fungeren als een online vacaturebank voor vrijwilligerscentrales (bijv. www.vrijwilligerscentrale-amstelland.nl). Al deze websites zijn ook gekoppeld aan

Zorgvoorelkaar.com.

Zorgvoorelkaar.com kan via een technische koppeling (API) ontsloten worden via andere

WMO tools of digitale zorgplatformen.


Zorgvoorelkaar.com kent de volgende partners: gemeenten (met wie een contract is

gesloten), welzijns-, vrijwilligers- en zorgorganisaties in de aangesloten gemeenten. De

aangesloten gemeenten zijn: Aalsmeer, Alkmaar, Asten, Breda, Delft, Deurne, Etten-Leur,

Goerree-Overvlakkee, Geldrop-Mierlo, Gilze en Rijen, Gouda, Helmond, Hillegom,

Laarbeek, Lopik, Midden-Delfland, Oosterhout, Roosendaal, Rotterdam, Someren,

Veldhoven, Vught en Zwijndrecht.

De gemeente Geldrop-Mierlo heeft een samenwerkingsovereenkomst gesloten met Zorgvoorelkaar.com. In deze

gemeente zijn vervolgens betrokken: gemeente Geldrop-Mierlo (voor rol zie vraag 15), Zorgvoorelkaar.com

(bedenker en beheerder van de site), LEVgroep (welzijnsorganistatie/partner), Ananz (zorginstelling/partner), St.

Anna Ziekenhuis (zorginstelling/partner) en andere zorginstellingen uit Geldrop-Mierlo. De gemeente heeft de

volgende rollen op zich genomen:

- Initiëren: met Zorgvoorelkaar.com het initiatief genomen deze voorziening lokaal uit te rollen en te zorgen

dat zorgaanbieders gaan deelnemen.

- Ambassadeur: zowel binnen de gemeente (gebruikers werven) als daarbuiten (ervaringen met andere

gemeenten delen)

- Promotie: bekendmaken van de site en het werven van vrijwilligers, o.a. middels een brief van de burgemeester en de directeur van het St. Anna Ziekenhuis gericht aan alle inwoners van Geldrop-Mierlo.

De rol die de meeste gemeenten op zich nemen, is enerzijds een substantiële bijdrage

leveren aan de kosten en anderzijds het betrekken van de lokale welzijns- en

zorginstellingen (informeren, afspraken maken, opvolging, promotionele activiteiten).

Zorgvoorelkaar.com is een commerciële dienst van een social enterprise. Elke

deelnemende gemeente betaalt 25 cent per inwoner per jaar om gebruik te kunnen maken

van de diensten. Hiervan is 15 cent bestemd voor ICT, veiligheid, beheer, statistieken en

de helpdeskfunctie. De overige 10 cent is bestemd voor (online) marketing. De eenmalige


implementatiekosten bedragen 17.500 euro (excl. BTW). Implementatietijd bedraagt

ongeveer een jaar.


Sinds de start van Zorgvoorelkaar.com (september 2011) is het aantal geregistreerde

gebruikers gestegen tot bijna 10.000 (stand juli 2014). Het gaat daarbij om ongeveer

7.000 hulpaanbieders (67% vrijwilligers, 33% vanuit organisaties en professionals) en

ongeveer 3.000 hulpvragers (29% vanuit organisaties, 71% individueel). De meeste

geplaatste hulpvragen gaan over individueel sociaal contact (27%), begeleiding van een

groepsactiviteit (11%) en klussen in huis en tuin (10%).

Er zijn 10.525 unieke contacten gelegd die tot 2.631 matches hebben geleid (1 op 4). De

totale maatschappelijke waarde van deze matches bedraagt 5,3 miljoen euro.

Zorgvoorelkaar.com voert een actief bemiddelingsbeleid. Hulpvragen die na twee weken

niet beantwoord zijn, worden bekeken wat er mee moet gebeuren en in de meeste

gevallen doorgeleid. Dit gebeurt alleen met hulpvragen van particulieren. Verder zet

Zorgvoorelkaar.com geautomatiseerde tools in om potentiële matches te identificeren en

kenbaar te maken aan hulpzoekenden en aanbieders.

Enkele cijfers over Zorgvoorelkaar.com in de gemeente Geldrop-Mierlo (over de periode februari 2013 –

februari 2014)

- 240 hulpvragen (137 door organisaties en 103 door particulieren).

- 235 hulpaanbieders (160 vrijwilligers en 75 professionals).

- Waarde van de matches: € 332.000,-.

Dit resulteert in:

- 30 – 40% meer capaciteit in de informele zorg. - 40% hulpvragen door particulieren (bevorderen zelfredzaamheid).

- 50% van de vrijwilligers onder 40 jaar.

- 30% van vrijwilligers had nog nooit eerder vrijwilligerswerk gedaan.

De kracht van Zorgvoorelkaar.com is dat gebruikers het begrip participatiesamenleving

concrete invulling zien krijgen. Het is dus meer dan een website. Het activeert en

mobiliseert (nieuwe) vrijwilligers die een bijdrage kunnen leveren aan het oplossen van

problemen van anderen. De gemeente Geldrop-Mierlo vult aan dat het zichzelf geen

kwantitatieve doelstellingen stelt en dat het zich realiseert dat Zorgvoorelkaar.com geen

totaaloplossing is voor de lokale problemen en ambities in de zorg. Iedere match wordt

echter wel als pure winst ervaren. En wanneer doelen niet gehaald worden, spreken de

partners elkaar daar wel op aan.

Zorgvoorelkaar.com evalueert doorlopend, dat wil zeggen dat na afloop gevraagd wordt

hoe de match verlopen is. Wanneer duidelijk wordt dat er geen match optreedt bij een

hulpvraag, wordt deze vraag door Zorgvoorelkaar.com doorgeleid naar een organisatie.

Ook in de gebruikersgroepen (georganiseerd per gemeente) komt tevredenheid aan de

orde. Eén van de punten die terugkeert, is veiligheid. Achter de schermen monitort

Zorgvoorelkaar.com alle registraties, conversaties en hulpvragen. Daarnaast wordt lokaal

samengewerkt met organisaties om de kwetsbare mensen te begeleiden. Op de website

worden ook veel tips gegeven over veiligheid maar er wordt geen VOG gevraagd. Dat zou

op dit moment teveel mensen afschrikken.

Zorgvoorelkaar.com voert jaarlijks gebruikersonderzoek uit onder alle gebruikers van de

site (met een response van 700 ingevulde enquêtes). Dit onderzoek is niet openbaar. Eén


van de hoofdindicatoren is de maatschappelijke waarde van matches. De netto promotor

score is 8 op 10 (of gebruikers de site zouden aanbevelen aan familie en vrienden).


Het potentieel van big en open data wordt op basis van vier criteria getoetst, namelijk:

- De privacy van de gebruikers (deze mag niet aangetast worden). - Of het bedrijfseconomisch een verstandige keuze is.

- Of het geen nieuwe investeerders vraagt. - De markt moet er beter van worden.

Bij gemeenten lijken deze onderwerpen niet of nauwelijks te spelen.

[Bronnen]

- Zorgvoorelkaar.com (inclusief de infographic). - Postkaart Zorgvoorelkaar.com Gemeente Geldrop-Mierlo - Interviews met Patrick Anthonissen (Zorgvoorelkaar.com) en Marcel van Leuken

(Gemeente Geldrop-Mierlo).


Bijlage 5. Stappenplan gemeenten

In deze bijlage presenteren wij een stappenplan die gemeenten ondersteunt bij de selectie,

aanschaf en implementatie van een Digitale Informele Zorgdienst.55 De bijlage sluit af met

een aantal kritische succesfactoren die bijdragen aan een succesvolle implementatie en

gebruik van de zorgdienst.

A. Stappenplan voor gemeenten

Het stappenplan bestaat uit vijf stappen, namelijk:

STAP 1: Bepaal beoogd effect / doelstelling

STAP 2: Bepaal rol van de gemeente

STAP 3: Selectie functionaliteit

STAP 4: Vergelijk alternatieven

STAP 5: Route voor financiering

Wij geven op elke stap een korte toelichting. Hoewel de genoemde stappen na elkaar

worden gepresenteerd, betreft het hier een iteratief proces.

STAP 1: Bepaal beoogd effect / doelstelling

Resultaat

Een gedeelde en duidelijke doelstelling (bij voorkeur SMART geformuleerd) die de

gemeente en zijn partners willen bereiken met de lokale inzet van een Digitale Informele

Zorgdienst.

Indien de gemeente constateert dat er geen of onvoldoende Digitale Informele

Zorgdiensten lokaal actief zijn die de ambities van de gemeente op het vlak van zorg en

welzijn – en meer specifiek het vergroten van zelfredzaamheid – ondersteunen, kan zij het

initiatief nemen een dergelijke dienst te (laten) ontwikkelen en/of te ontsluiten.

In deze stap worden daartoe de volgende activiteiten ondernomen:

1. De gemeente bepaalt na welke doelstellingen en effecten zij wenst te bereiken met

het beschikbaar stellen van een lokale informele zorgdienst.56 Doelstellingen liggen

meestal op het vlak van

o Het vergroten van zelfredzaamheid van inwoners.

o Het verbeteren van de samenwerking van lokale zorgen

welzijnsinstellingen.

55 Het gepresenteerde stappenplan is op hoofdlijnen vergelijkbaar met de aanpak in de Toolkit Digitale Informele

Zorgdiensten van het Transitiebureau Wmo (VWS/VNG), ministerie van BZK, DSA en KING.

56 Deze doelstellingen worden door uiteenlopende factoren beïnvloed, zoals maatschappelijke ontwikkelingen als

vergrijzing en vereenzaming. Daarnaast is er kaderstellend lokaal beleid (bijvoorbeeld ten aanzien van leefbaarheid,

Wmo) en (re)organisaties waarbinnen de inzet van digitale informele zorgplaatsen moet passen. Aanvullend spelen

er politieke wensen van het college en de raad. Ook zijn er opgelegde bezuinigingen en taakverzwaring vanwege

decentralisaties (per 1 januari 2015).


o Het realiseren van organisatiedoelstellingen (voldoen aan

decentralisatiedoelstellingen, verbeteren van de werking en impact van

WMO- en zorgloketten, verminderen van werklast).

o Het verminderen van het beroep op formele zorg.

2. De gemeente betrekt bij het bepalen van deze doelstellingen inwoners en

(zorg)instellingen zodat de doelstellingen niet het resultaat zijn van louter een

‘papieren oefening’. In dit vroege stadium is er immers een kans om lokale

krachten te mobiliseren en te committeren.

3. De gemeente gaat – samen met lokale partners na - in welke concrete behoeften

een informele zorgdienst moet voorzien, hoe deze zorgdienst ingepast wordt bij

aanverwante diensten en welk groeipad de voorkeur geniet (‘in één keer volledig

uitgerold met alle functionaliteiten voor alle inwoners of een stapsgewijze

introductie’).

4. De gemeente maakt met partners afspraken hoe de voortgang van de ontwikkeling

/ ontsluiting / gebruik van de informele zorgdienst bij te houden en terug te

koppelen.

STAP 2: Bepaal de rol van de gemeente

Resultaat

Een gedeelde en duidelijke afbakening die de rol van de gemeente op zich zal nemen in de

ontwikkeling, ontsluiting en beheer van de digitale informatie zorgdienst. Hiermee wordt

ook duidelijk welke rol de andere partners op zich nemen en welke gevolgen verbonden

zijn aan de rol die de gemeente op zich neemt.

In deze stap staat de rol centraal die de gemeente op zich wil nemen bij het ontwikkelen

en ondersteunen van een lokale digitale informele zorgplaats. Deze rol is afgeleid van de

doelstellingen die in stap 1 zijn geformuleerd. De rol kan passief of actief zijn. Dat hangt

samen met de (politieke) ambities in dit domein, de beschikbare middelen en de mate

waarin lokale partners reeds voorzien in een informele zorgdienst. Het zal duidelijk zijn dat

wanneer de gemeente zelf het initiatief neemt om een informele zorgdienst lokaal te

ontsluiten zij in een actieve positie terechtkomt.

Deze stap bestaat uit de volgende activiteiten:

1. De gemeente gaat een dialoog aan met lokale zorgen welzijnsinstellingen,

zorgprofessionals en vrijwilligers om op basis van de doelstellingen afspraken te

maken over de rol die ieder op zich kan nemen. Een Digitale Informele Zorgdienst

kan dus als ‘breekijzer’ fungeren om partijen aan tafel te krijgen (zie ook stap 1).

2. De gemeente betrekt alle lokale zorgen welzijnsinstellingen, omdat de effectiviteit

van een lokale informele zorgdienst staat of valt met een zo volledig mogelijk

aanbod (dat aansluit op de vraag). Deze betrokkenheid van andere instellingen kan

relatief passief zijn (aanleveren van naam, adres en aanvullende informatie in de

lokale sociale kaart) of actief (tegemoet komen aan een hulpvraag op een sociale

marktplaats of actief vorm geven aan de dienst).

3. De dialoog en afspraken over rolverdeling zullen soms op bestuurlijk niveau

afgestemd moeten worden indien blijkt dat ‘op de werkvloer’ onvoldoende

samenwerking gevonden kan worden (en andersom: ‘de werkvloer’ maakt

bestuurders attent op het belang van samenwerking).

4. De gemeente kan de rol van facilitator, regisseur en stimulator (zie kader) op zich

nemen. Uit de enquête blijkt dat de zorgdiensten momenteel vooral via Google of

een zorgverlener worden gevonden. De gemeenten en ‘traditionele’ media


(kranten, flyers, …) spelen vooralsnog een minder grote rol bij het informeren en

werven van gebruikers.

5. Voor elke gekozen rol is het belangrijk dat er bestuurlijke dekking is en dat deze

rol door derden (h)erkend wordt. Andere partners kunnen in een lokale stuurgroep

plaatsnemen, mee financieren of alleen betrokken zijn als zorginstelling die

reageert op hulpvragen. In het volgend kader staat een aantal rollen die de

gemeente op zich kan nemen.

Gemeentelijke rollen

In een eerdere analyse (Toolkit Digitale Informele Zorgdiensten, p. 9) werden drie gemeentelijke rollen

genoemd, namelijk:

Faciliterend: De betrokkenheid vanuit de gemeente is relatief laag. Het is een van de dingen die de

gemeente doet, maar het is een zaak van vooral de burgers en de organisaties. Er is (nog) geen duidelijke

visie op de rol van de Digitale Informele Zorgdiensten binnen het aanbod van de gemeente en er wordt

niet actief gestuurd. Als een initiatief genomen is, zal de gemeente het faciliteren en er mensen en

middelen voor beschikbaar stellen, mits dit past binnen de beleidskaders.

Regisserend: De gemeente is erg betrokken en sturend. Zij heeft een integrale visie waarin Digitale

Informele Zorgdiensten een duidelijk plek hebben. De gemeente betrekt de burgers en organisaties al wel

vroeg in het proces maar wel vanuit een duidelijke visie en leidraad. Er wordt actief gestuurd en

gemonitord en men wil duidelijke resultaten zien. Er is veel formeel geregeld, zoals een afgebakende

projectorganisatie en vastgelegde afspraken met stakeholders.

Stimulerend: Dit type gemeente is sterk gericht op resultaten. Er is veel beleid op diverse terreinen

waarbij de gemeente een leidende rol heeft. De gemeente heeft een duidelijk beeld bij de toegevoegde

waarde van Digitale Informele Zorgdiensten en vindt de betrokkenheid van burgers van groot belang.

Er zijn voor de gemeente meer rollen denkbaar, maar dit zijn de belangrijkste drie. Bovendien kunnen

deze rollen nader geconcretiseerd worden, bijvoorbeeld de rol als initiator (het initiatief nemen een

zorgdienst te starten), financier (een deel van de kosten van de implementatie en onderhoud van de

dienst betalen), p.r. & communicatie (bekendheid geven aan de dienst), actieve gebruiker (medewerkers

van de gemeente stimuleren de dienst te gebruiken), organiseren van gebruikerspanels (als onderdeel

van bestaande stadspanels), etc.

6. Wanneer de dienst eenmaal ontwikkeld/ingekocht en gelanceerd is, moet zij

onderhouden en beheerd worden, zowel technisch, functioneel als inhoudelijk.

Hiervoor zullen afspraken met verschillende partijen moeten worden gemaakt. Bij

sommige diensten doen gemeenten jaarlijks bij de deelnemende instellingen een

verzoek om informatie actueel te houden. Weer in andere gemeenten zijn

voorzitter van een werk- of stuurgroep die de Digitale Informele Zorgdienst

bespreekt en acties onderneemt om de bekendheid, werking en impact te

vergroten (bijv. Gemeente Groningen met WeHelpen). Ook nemen gemeenten

soms deel aan een coöperatie of vereniging die een dienst beheert in meerdere

gemeenten (EigenkrachtWijzer). Daarnaast kan de gemeente – al dan niet in

overleg met de dienstenleverancier – onderzoek doen naar het gebruik en de

effecten van de dienst en stappen voor doorontwikkeling nemen.

STAP 3: Selectie functionaliteit

Afhankelijk van de gekozen doelstellingen moet een keuze gemaakt worden van de

functionaliteiten die een DIZ moet bieden. Een functionaliteit kan meerdere doelen dienen.

Om een sociale marktplaats goed te laten functioneren (dat wil zeggen zelfredzaamheid

vergroten) is intensieve samenwerking tussen lokale zorgen welzijnsinstellingen gewenst.

Naarmate de ambities zoals geformuleerd in de eerste stap groter zijn, zullen er ook meer

functionaliteiten nodig zijn.


Dat drijft de kosten op. In paragraaf 2.1 hebben wij de volgende DIZ functionaliteiten

geïdentificeerd:

- Agenda

- E-consult

- Informatieportaal

- Informele marktplaats

- Logboek

- Sociale kaart

- Vraagverhelderingsinstrumenten

Voor elke functionaliteit zijn verschillende digitale informele diensten in omloop. Het is in

deze stap overigens raadzaam te verkennen welke Digitale Informele Zorgdiensten (met

welke functionaliteiten) reeds actief zijn in de gemeente en in welke mate deze diensten

bijdragen aan de lokale ambities. De gemeente kan hierbij aansluiting zoeken. Mogelijk

bestaat er al een actieve sociale marktplaats of hebben de lokale zorgen

welzijnsinstellingen al een lokale zorgportaal in beheer. Het zou zonde zijn dan ‘opnieuw

het wiel’ uit te vinden. Ook zijn er landelijke informele zorgdiensten die lokaal gebruikt

kunnen worden (Quli, Kwikstart, Constamed, Thuisarts).

STAP 4: Vergelijk alternatieven

De gemeente kan alleen of in samenwerking met de lokale partners een besluit nemen een

dienst in eigen beheer te ontwikkelen of aan te schaffen. De EigenkrachtWijzer (gemeente

Almere) en BUUV (gemeente Haarlem) zijn Digitale Informele Zorgdiensten die door een

gemeente zijn ontwikkeld. Inmiddels zijn deze diensten opgeschaald en worden zij gebruikt

door andere gemeenten. Deze gemeenten betalen per jaar een bedrag per inwoner. De

ontwikkeling van een eigen dienst is relatief tijdrovend en kostbaar. Bovendien moet de

gemeente ook extra investeren in beheer en doorontwikkeling. Dit is een van de redenen

dat gemeenten de dienst overdragen aan een coöperatie zodat deze verantwoordelijk

wordt voor beheer. Bovendien wordt het zo relatief eenvoudig om andere gemeenten te

laten aansluiten.

De gemeente kan ook besluiten een Digitale Informele Zorgdienst aan te kopen. Naast de

twee genoemde diensten (overigens niet echt aankopen, eerder lid worden van…) zijn

bijvoorbeeld Zorgvoorelkaar.com en WeHelpen relevant. De verschillende partijen kunnen

een offerte uitbrengen waarna de gemeente op basis van eigen criteria een keuze maakt.

Tijdens de interviews met gemeenten die een Digitale Informele Zorgdienst hebben aangeschaft, zijn de

volgende criteria genoemd:

- De betrouwbaarheid van de dienst en / of de dienstenaanbieder.

- De toekomstvastheid van de dienst.

- De kwaliteit en volledigheid van de geboden functionaliteiten.

- De mate waarin veiligheid en bescherming van (persoons)gegevens geboden wordt.

- De steun van grote landelijke partners.

- De verhouding tussen prijs en kwaliteit

- Ervaring met dezelfde dienst en dienstenaanbieder in andere gemeenten

- De gebruikte techniek en de mogelijkheid (technische) koppelingen te maken met andere diensten

- De geboden samenwerking

- De begeleiding die de aanbieder biedt, zoals monitoring, doorontwikkeling, promotionele activiteiten en

trainingen.

Ga bij de keuze voor een informele zorgdienst na wat de ervaringen elders zijn en welke

verbindingen met andere diensten gelegd kunnen worden. De keuze is bij voorkeur mede

gebaseerd zijn op de resultaten die afzonderlijke aanbieders kunnen aantonen wat betreft


vergroting van zelfredzaamheid (en eventuele andere doelstellingen). Het niet-uitputtend

overzicht en de vergelijking van de verschillende digitale informele zorgplaatsen kan hierbij

helpen (zie hoofdstuk 2).

Voorkom in ieder geval dat de gemeente het wiel opnieuw uitvindt. Sluit eerder aan bij

bestaande initiatieven of schaf een bewezen dienst aan. Nodig (bij aanschaf van een

informele zorgdienst) verschillende aanbieders uit om een onderbouwd voorstel te doen

waardoor de gemeente een geïnformeerd besluit kan nemen met wie in zee te gaan.

Na de selectie van functionaliteit kunnen meerdere alternatieve ICT-toepassingen worden

vergeleken. Hieronder is een voorbeeld opgenomen van een matrix waarbij

zelfredzaamheid (omvang netwerk) wordt afgezet tegen de mate van zorgspecifieke

ondersteuning. Een toepassing als BUUV heeft duidelijk een bredere focus dan Thuisarts.

Figuur 20. Vergelijkingsmatrix waarbij ICT-toepassingen (alternatieven) geplot worden op basis van hun mate van

zelfredzaamheid versus mate van zorgspecifieke ondersteunging. Nummers corresponderen met de tools die zijn

vermeld in Bijlage 1. Bovenstaande ‘plot’ is tot stand gekomen op basis van inschatting onderzoekers Dialogic. Bovenstaande Y-as kan vervangen worden door kosten, doelgroepen, etc.


STAP 5: Route voor financiering

Er zijn verschillende routes voor de financiering van een Digitale Informele Zorgdienst (het

‘business model’) mogelijk, namelijk:

- Subsidie: de gemeente subsidieert een lokale instelling om namens de gemeente

deel te nemen aan een coöperatie die een Digitale Informele Zorgdienst exploiteert

/ beheert.

- Lidmaatschap: de gemeente betaalt een jaarlijkse contributie aan een coöperatie

die een Digitale Informele Zorgdienst exploiteert / beheert. De hoogte van dit

bedrag is gebaseerd op het inwoneraantal. Voor een aantal van deze coöperaties

(EigenkrachtWijzer, WeHelpen) geldt dat een groter aantal leden een lagere

contributie per lid impliceert.

- Aanbesteding: de gemeente koopt een dienst in door één of meerdere partijen

een offerte te laten uitbrengen.

- Licentie: de gemeente betaalt de ontwikkeling een digitale informele zorgplaats

die andere gemeenten kunnen gebruiken via een licentie met kostendekkend tarief

(BUUV, Jalp). Dit is vergelijkbaar met ‘idmaatschap’, echter in dit geval wordt de

afnemer geen eigenaar.

- (Durf)kapitaal: private partijen financieren de Digitale Informele Zorgdienst voor

een bepaalde periode. Dit in de veronderstelling dat er op termijn winst gemaakt

gaat worden. Een voorbeeld is Constamed. De e-consults kunnen net als gewone

consults door de huisartsen gedeclareerd worden bij de zorgverzekeraar.

- Freemium: de Digitale Informele Zorgdienst is voor de gebruikers (in het

bijzonder hulpzoekenden) gratis. Dit geldt voor de meeste informele zorgdiensten.

Hier geldt extra dat de aanbieders van zorg ook niet hoeven te betalen voor de

dienst. Caren, gefinancierd vanuit de opbrengsten van een overkoepelend

softwarepakket, is hier een voorbeeld van.

Wanneer eenmaal bekend is welk type informele zorgdienst beschikbaar moeten komen

voor de gemeente (inclusief functies, bereik) en duidelijk is welke inbreng andere lokale

partners zullen hebben, kan bepaald worden op welke termijn en met welke budget een

zorgdienst geïmplementeerd kan worden. Dit budget is bij voorkeur al afgestemd op de

inzichten die tijdens de marktverkenning zijn gekregen (zie stap 3). De

financieringsmodellen zijn niet in beton gegoten. Sommige diensten staan open voor

publiekprivate doorontwikkeling en opschaling.

Reserveer niet alleen middelen voor de aanschaf of ontwikkeling van een informele

zorgdienst, maar ook middelen voor jaarlijks beheer, onderhoud of contributie. Kortom, de

financiële dekking moet op orde zijn.


B. Kritische succesfactoren

Op basis van de ervaringen die betrokkenen met ons gedeeld hebben in de interviews

kunnen we een aantal kritische succesfactoren formuleren. Hoe beter tegemoet gekomen

wordt aan deze factoren hoe groter de kans op een succesvolle implementatie van een

Digitale Informele Zorgdienst.

1. De implementatie van een innovatie in de zorgsector, zeker waar het informatie-

en communicatietechnologie betreft, is een proces van lange adem. Hou daar vanaf

het begin rekening mee. Evenals met de (begrijpelijke) gevoeligheden in deze

sector, bijvoorbeeld ten aanzien van privacy.

2. Geef een gebruiker de regie over met wie persoonlijke gegevens gedeeld mogen

worden en zorg dat deze gegevens altijd beveiligd opgeslagen en gedeeld worden.

3. Maak gebruik van ‘betrouwbare’ ambassadeurs die een informele zorgdienst meer

bekendheid kunnen geven, bijvoorbeeld huisartsen die een website onder de

aandacht kunnen brengen bij hun bezoekers. Geef er in ieder geval veel publiciteit

aan.

4. Benader het traject van selectie en implementatie van een Digitale Informele

Zorgdienst niet als een ICT-project. ICT is niet meer dan een hulpmiddel om

zelfredzaamheid te vergroten. De realisatie van een informele zorgdienst betekent

dat de gemeente samenwerking moet organiseren achter de dienst (tussen zorg-

en welzijnstellingen, de technisch beheerder, de gemeente, …) zodat er voldoende

‘massa’ (mensen, budget, kennis, …) ontstaat.

5. Koppel de informele zorgdienst aan aanverwante diensten / producten zodat de

gebruikers maximaal geholpen wordt en eenvoudig zijn weg vindt mocht de

informele zorgdienst geen antwoord op zijn vraag kunnen geven.

6. Een persoon of organisatie die een zichtbare en duidelijke voortrekkersrol vervult

om de informele dienst te realiseren. Deze persoon of organisatie heeft een heldere

ambitie en moet andere betrokkenen weten te enthousiasmeren en te

committeren. Zorg dat er voldoende budget beschikbaar is, dat er activiteiten

worden ontplooid om de dienst lokale bekendheid te geven, dat de (toekomstige)

gebruiker wordt betrokken en dat de interne organisatie van de gemeente

aangehaakt is, bijvoorbeeld de WMO-loketten. Bevorder het gebruik desnoods door

het trainen van medewerkers en vrijwilligers.

7. Betrek bij de ontwikkeling van de dienst de gebruiker. Deze beoogde diensten

moeten goed aansluiten bij de behoeften en wensen van de (toekomstige)

gebruiker. In sommige gevallen kan dat leiden tot een dienst die (bottom-up)

geheel gerealiseerd wordt door gebruikers.

8. Ga na of een bepaalde informele zorgdienst elders al ontwikkeld is. Voorkom dus

dat het wiel opnieuw uitgevonden wordt.

9. Neem bij een aanbesteding of contract met een zorgverlener de bepaling op dat

instellingen hun gegevens actueel moeten houden in de sociale kaart.

10. Er is een (externe) prikkel nodig die aanzet tot vernieuwing in de dienstverlening.

Deze prikkel kan van wetgeving komen, maar ook van technologische

ontwikkelingen of meer mondige patiënten.


Bijlage 6. Proeftuinen Big en Open

data

Proeftuin 1: Datapotentie BUUV

Inleiding

BUUV brengt vraag en aanbod op het gebied van zorg en welzijn bij elkaar. Om vraag en

aanbod bij elkaar te brengen maken nieuwe gebruikers een profiel aan, op basis waarvan

zij gekoppeld kunnen worden. Om de dienst vanuit operationeel oogpunt werkend te

houden is het nodig om gegevens over de profielen, de vragen, het aanbod en de matches

bij te houden. Men moet namelijk op persoonlijke basis kunnen reageren op hulpvragen en

–aanbod van anderen. Dat geldt ook voor anders matching portals zoals WeHelpen en

Zorgvoorelkaar. Van online vraagbaken zoals Thuisarts of Constamed en doorverwijsportals

zoals Jalp en EigenKrachtWijzer kan anoniem gebruik worden gemaakt. Daar zijn dus in

principe geen (achtergrond)gegevens van gebruikers beschikbaar.

In alle gevallen kunnen de gegevens die door de portal worden gegenereerd naast puur

operationele doeleinden ook voor andere doeleinden worden ingezet. Op basis van de

inzichten uit de analyses kunnen vraag en aanbod bijvoorbeeld beter op elkaar worden

afgestemd. Ook voor derden (zoals de gemeente) kunnen de analyses bruikbare inzichten

geven, bijvoorbeeld om het wijkgerichte beleid aan te scherpen. Uiteindelijk zou daardoor

de dienstverlening aan de eindgebruiker (de burger) verbeterd kunnen worden.

In deze proeftuin willen wij aangeven wat de potentie is van Big en Open data. Het

uitgangspunt hierbij is dat er geen inbreuk gemaakt wordt op de privacy van de

gebruikers. De gepresenteerde resultaten zullen daarom in geen enkel geval te herleiden

zijn tot een individu.

De gepresenteerde resultaten dienen zowel ter illustratie als ter inspiratie. Er zijn namelijk

legio mogelijkheden. We hebben de analyses in deze bijlage in een kort tijdsbestek en op

basis van relatief kleine datasets gemaakt. Met meer doorlooptijd en meer data zijn er nog

veel geavanceerdere analyses mogelijk.

Eerst zullen inzichten in BUUV en haar gebruikers gepresenteerd worden. Deze inzichten

kunnen mogelijk gebruikt worden om BUUV als dienst te verbeteren (‘indirect’ gebruik van

data). Deze case zal afsluiten met een voorbeeld van gebruik van data, waarbij data direct

in het platform gebruikt wordt (‘recommender system’).

Het netwerk van BUUV

BUUV heeft meer dan 3000 gebruikers, en kent circa 3300 matches57 waarbij het tot het

maken van een afspraak is gekomen. De gebruikers zijn verdeeld over verschillende

buurten in de stad. Figuur 21 laat zien waar de meeste gebruikers van BUUV woonachtig

zijn. In de buurten met een witte kleur zijn tot 72 gebruikers aanwezig. In de buurten met

de meest donkerblauwe kleur zijn tot 358 gebruikers aanwezig. De inzet van de sociaal

57 Geregistreerde matches met kenmerk ‘gekoppeld’. De andere kenmerken zijn in afwachting of afgewezen. Bij een

deel van de matches met status afgewezen is er wel een match tot stand gekomen maar is er geen vervolg

aangegeven. Met name in de rubriek gezelschap komt dit veelvuldig voor. Herhaalmatches worden ook niet

geregistreerd.


makelaars beperkte zich tot op heden met name tot een aantal wijken van Haarlem en is

nog niet stadsbreed ingezet.

Figuur 21. Aantal gebruikers van BUUV naar buurt

Gebruikers kunnen hulp bieden aan- en hulp ontvangen van andere gebruikers. Een aantal

gebruikers van het BUUV-platform hebben samen een afspraak gemaakt in het kader van

hun match van vraag en aanbod. Onderstaand figuur toont schematisch hoe het netwerk

van BUUV met betrekking tot deze matches eruit ziet.

Ieder bolletje is een gebruiker. Een pijltje van persoon A naar persoon B is aanwezig

wanneer persoon A hulp geboden heeft aan persoon B (met andere woorden – de relatie

heeft een richting). De lijntjes worden dikker naarmate persoon A persoon B vaker heeft

geholpen. De grootte van de bolletjes zijn afhankelijk van het aantal matches dat iemand

gehad heeft. In dit netwerkplaatje zitten overigens enkel gebruikers die minimaal één

match hebben gehad waarbij een afspraak is gemaakt.

Uit deze netwerkvisualisatie valt al op te maken dat er een relatief kleine kern van

gebruikers is die bij erg veel matches betrokken zijn, en dat het merendeel van de

gebruikers (tot op heden) bij één of enkele matches betrokken is geweest.

Merk op dat niet alle matches worden geregistreerd. Enerzijds komt dit doordat

deelnemers onderling elkaar helpen na kennismaking via een buurtmaaltijd of andere

activiteiten. Anderzijds doordat deelnemers ook onderling matches maken door de

telefoonnummers van andere deelnemers aan elkaar door te spelen.


Figuur 21. Het netwerk van BUUV-gebruikers. Ieder bolletje is een gebruiker. Een pijltje van persoon A naar persoon

B is aanwezig wanneer persoon A hulp geboden heeft aan persoon B. De grootte van de bolletjes zijn afhankelijk van

het aantal matches dat iemand gehad heeft. In dit netwerkplaatje zitten enkel gebruikers die minimaal één match

hebben gehad waarbij een afspraak is gemaakt (en er eventueel na de afspraak nog contact is geweest).

Typen gebruikers

Op basis van het gebruik van BUUV kunnen verschillende typen gebruikers onderscheiden

worden. Ten eerste is er een groep gebruikers die (nog) geen match heeft gehad die tot

een afspraak heeft geleid (of waarvan BUUV geen kennis heeft). Van alle geregistreerde

gebruikers zijn dit er 41%. Dit betekent dus dat 59% van alle geregistreerde gebruikers

minimaal één match heeft gehad.

Binnen de groep van 59% die minimaal één match gehad heeft zijn er veel gebruikers die

(tot nog toe) slechts één match gehad hebben:

51% heeft één match gehad

o 33% een match op een enkele hulpvraag

o 18% een match op een enkel hulpaanbod

49% heeft meer dan één match gehad


Binnen de groep die meer dan één match heeft gehad kan vervolgens worden bepaald of

zij enkel hulp vragen, enkel hulp aanbieden, of zowel hulp aanbieden als vragen. Figuur 22

laat zien hoe groot deze subgroepen zijn.

De figuur laat zien dat circa 30% louter hulp aanbiedt, 40% louter hulp vraagt, en 30%

allebei doet. Bij gebruikers die zowel hulp vragen als aanbieden spreken we hier van

‘wederkerigheid’. Uiteraard betekent dit niet dat er bij de andere gebruikers per definitie

geen sprake is van wederkerigheid, maar de wederkerigheid neemt in ieder geval niet de

vorm aan van ‘ook hulp vragen/aanbieden op het BUUV-platform’.

Hierbij moet opgemerkt worden dat BUUV ook geen ‘voor-wat-hoort-wat-platform’ is. De

wederkerigheid zit er bij BUUV ook in dat meerdere deelnemers die op andere wijze hulp

ontvangen, binnen BUUV bijvoorbeeld alleen aanbieden. Daarnaast zijn veel hulpvragers op

andere gebieden actief als vrijwilliger voor BUUV (o.a. PR, spreekuren, buurtambassadeur)

of zetten ze zich in voor andere organisaties. In andere woorden, de daadwerkelijke

wederkerigheid strekt verder dan de wederkerigheid binnen het online BUUV-platform.

Figuur 22. Verhouding vraag en aanbod bij gebruikers. In deze figuur wordt enkel gekeken naar gebruikers met

minimaal twee matches.

Daarnaast blijkt het aantal matches binnen BUUV dat iemand heeft samen te hangen met

de verhouding van vraag en aanbod van de gebruiker. Figuur 23 geeft dit schematisch

weer. De figuur laat zien dat de gebruikers die meer matches hebben, gemiddeld genomen

meer hulp aanbieden dan hulp vragen. Deze ‘grootgebruikers’ blijken dus voornamelijk

vrijwilligers te zijn, die anderen veel helpen. Er zijn relatief weinig gebruikers die veel

matches hebben, waarbij ze zelf de hulpvrager zijn. De meeste hulpvragen komen van

mensen met slechts één of enkele matches. Anders gezegd: de hulpvragen zijn meer

versnipperd, het hulpaanbod is meer geconcentreerd. Een mogelijke verklaring is dat

mensen niet makkelijk (veel) hulp durven te vragen; wellicht nog minder snel wanneer ze

zelf niet (goed) in staat zijn om iets terug te kunnen geven (bijv. hulp aanbieden op

BUUV).

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0% 7% 13% 20% 27% 33% 40% 47% 53% 60% 67% 73% 80% 87% 93%

Aantal gebruikers

Aantal gebruikers

Aandeel aanbod in m

atc

hes

Aanbod

Vraag

Wederkerigheid


Het is interessant om te zien in hoeverre we hier met constante verhoudingen te maken

hebben, dat wil zeggen in hoeverre deze percentages en verdelingen ook op anders

zelfhulpportalen voorkomen.58

Figuur 23. De verhouding hulp aanbieden en hulp vragen uitgezet tegen het aantal matches dat de gebruiker heeft

gemaakt

Type vraag en aanbod

Er ontstaan veel matches tussen hulpvragers en hulpaanbieders, maar om wat voor type

hulp gaat het dan? Onderstaand figuur laat zien hoe vaak bepaalde hulpvragen voorkomen,

geclusterd volgens de categorieën die BUUV zelf gebruikt (met andere woorden, die ze

vooraf, top down, zelf heeft bedacht):

Figuur 24. Hulpvragen naar 'rubriek'

58 Zoals de (in)fameuze 90-9-1 regel van Jacob Nielsen.

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61

Aantal matches van gebruiker

Verhouding vraag & aanbod

Vraaggericht

Aanbodgericht

2,4%

4,1%

4,1%

4,6%

7,4%

7,5%

8,8%

9,5%

10,6%

11,9%

12,0%

17,2%

0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0%

Koken

Huisdieren

Verzorging en begeleiding

Huishouden en boodschappen

Vervoer

Hobby

Onderwijs

Overig

Computer en administratie

Klussen buitenshuis en tuinieren

Gezelschap

Klussen in huis

% van totale vraag


De meest populaire hulpvragen hebben betrekking op klussen en gezelschap. In mindere

mate zijn bijvoorbeeld verzorging en vervoer gevraagd.

Een andere manier om de vraag naar bepaalde specifieke diensten te analyseren is door

achteraf, bottom up, op basis van de feitelijke vraag te bepalen welke soorten diensten het

meest populair zijn. De clustering vindt dan plaats op basis van feitelijke transacties – in

dit geval de hulpvragen. Die worden dan niet geclusterd op basis van de meta-data (de

eigen categorieën van BUUV) die vooraf zijn toegekend aan het bericht maar op basis van

de feitelijke inhoud van de berichten. Voor de analyse betekent dit dus wel dat de teksten

van berichten integraal moeten worden geïndexeerd (dat wil zeggen automatisch moeten

worden ‘gelezen’). In Figuur 25 is een beperkte analyse gemaakt op basis van de titels en

de beschrijvingen van alle berichten binnen BUUV.

Deze ‘wordcloud’ is gemaakt op basis van de titels en omschrijvingen van alle berichten

binnen BUUV. Het geeft de meest populaire woorden binnen berichten weer. De grootte

van de woorden is afhankelijk van hoe vaak de woorden worden gebruikt. De figuur laat

dus zien wat de meest populaire onderwerpen binnen BUUV zijn in de berichten (dus

bottom up, niet top down). Onderstaand figuur geeft enkel een algemeen doorkijkje, maar

het is ook mogelijk om te zien hoe vaak men hulp nodig heeft met het uitlaten van de

hond, het leren van een vreemde taal etc.

Merk op dat ook dit soort inzichten te verkrijgen zijn zonder op individueel niveau

gebruikers onder de loep te nemen. De analyse kan dus ook op ‘anonieme’ datasets zoals

die van Thuisarts.nl en Jalp worden toegepast.

Figuur 25. Wordcloud BUUV op basis van inhoud titels en omschrijvingen van berichten. Hoe groter het woord, hoe

vaker het woord voorkomt in berichten.


Geografie

Bij de meeste marktplaatsen is het gebruik (sterk) gerelateerd aan de geografie. Met

andere woorden: de vraag is sterker al naar gelang de reisafstand tot het aanbod kleiner

is. Dit geldt voor marktplaatsen (zoals Marktplaats.nl) in het algemeen maar zeker ook

voor zorgportalen zoals BUUV, die inherent lokaal van aard zijn en sterk gericht zijn op

onderlinge zorg in een wijk.

Dat neemt niet weg dat de bereidheid om te reizen zou kunnen verschillen tussen de

verschillende typen hulp. Het is bijvoorbeeld zeer wel denkbaar dat burgers voor

hulpvragen rondom boodschappen doen of de hond uitlaten niet zo snel bereid zijn om

daar vele kilometers voor te reizen. Voor een dagje weg is het daarentegen een kleiner

probleem wanneer de afstand wat groter is.

Figuur 26 geeft aan hoe ver gebruikers uit elkaar wonen die samen een match hebben

gemaakt. Het is opvallend dat de mediaan (de afstand die 50% van de gebruikers bereid

zijn om af te leggen – het verticale streepje in de liggende staaf) voor alle soorten hulp in

de buurt van de 2 kilometer ligt. Alleen voor ‘huishouden & boodschappen’ en ‘huisdieren’

is de afstand duidelijk lager (dichter bij 1 kilometer); en voor de restcategorie ‘overig’

groter (dichter bij 3 kilometer). Er bestaat wel veel verschil tussen de verschillende soorten

zorgen in de spreiding van de afstand (de lange verticale lijnen naar rechts). Dit is mogelijk

te verklaren doordat mensen minder bereid zijn om verder te reizen voor relatief kleine

klusjes. Voor ‘klussen in huis’, ‘vervoer’ (logisch) en ‘koken’ (enigszins verrassend) zijn

sommige aanbieders bereid om meer dan 14 kilometer te reizen.

Figuur 26. Afstand tussen de hulpvrager en hulpaanbieder naar type hulpvraag. De weergave is een boxplot: het

linkerstreepje geeft de minimum afstand weer tussen gematchte gebruikers, het meest rechtse streepje geeft de

maximum afstand weer. Het ‘doosje’ (de box) geeft het eerste kwartiel (eerste 25% van de gebruikers), de mediaan

(50% van de gebruikers), en het derde kwartiel weer (75% van de gebruikers).

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000

overig

hobby

koken

gezelschap

verzorging en begeleiding

klussen buitenshuis en tuinieren

onderwijs

vervoer

computer en administratie

klussen in huis

huishouden en boodschappen

huisdieren

Afstand in meters


De IJmondgemeenten, Amsterdam en Zaanstad liggen relatief dichtbij Haarlem daardoor

ontstaan er ook matches tussen deelnemers uit andere BUUV gemeenten.

Naast de feitelijke (hemelsbrede) afstand in kilometers, kan ook bekeken worden hoeveel

mensen andere mensen binnen dezelfde wijk helpen (zie Fout! Verwijzingsbron niet

evonden.).

Figuur 27. Matches waarbij aanbieder en vrager in dezelfde wijk wonen

Bovenstaand figuur laat zien dat slechts een klein deel van de matches ontstaat tussen

mensen die in dezelfde wijk wonen. Vraag- en aanbod van zorg binnen BUUV is minder

wijkgebonden dan aanvankelijk werd aangenomen. Dit patroon is waarschijnlijk hetzelfde

voor alle buurtportalen. In vergelijking tot de analyse op basis van de feitelijke afstand is

het opvallend dat de categorie ‘koken’ nu wél hoog scoort op de mate voor lokale

gebondenheid. Dat betekent dat de spreiding in Figuur 26 wordt veroorzaakt door één (of

enkele) hulpaanbieders die ver boven het gemiddelde scoren. Over het algemeen wordt er

echter vooral in de eigen buurt gekookt. Dit laat ook zien waarom het voor de juiste

interpretatie van gegevens altijd belangrijk is om de resultaten van verschillende soorten

analyses met elkaar te vergelijken (triangulatie).

De gegevens van het gebruik van BUUV kunnen ook gecombineerd worden met externe

data. Dit is over het algemeen een ontwikkelingsspoor met veel potentie omdat er in

theorie een oneindig universum aan externe datasets ter beschikking is. De crux is om een

geschikte koppeling te vinden tussen de interne datasets en de externe datasets. Dat kan

een uniek kenmerk zijn van een persoon (zoals een BSN-nummer) of een specifieke locatie

(de verschillende datasets worden dan op coördinaten gematcht). Die laatste route hebben

we in de volgende analyse bewandeld (zie Figuur 28). We hebben daarbij de data van

BUUV gekoppeld aan (een selectie van) wijkgegevens die bij het CBS publiek beschikbaar

zijn. In dit geval hebben we gebruik gemaakt van het aantal inwoners, de leeftijd van

inwoners, en de samenstelling van huishoudens in een specifieke wijk.

4,9%

7,5%

8,9%

10,1%

10,4%

11,0%

11,8%

12,3%

13,8%

17,0%

18,6%

19,0%

0,0% 2,0% 4,0% 6,0% 8,0% 10,0% 12,0% 14,0% 16,0% 18,0% 20,0%

Hobby

Klussen in huis

Computer en administratie

Overig

Klussen buitenshuis en tuinieren

Onderwijs

Gezelschap

Vervoer

Verzorging en begeleiding

Huishouden en boodschappen

Koken

Huisdieren

% van matches waarbij aanbieder en vrager in dezelfde wijk wonen


Figuur 28. Adressendichtheid en matches rondom het thema 'gezelschap'

De kleur van de buurten en wijken geeft weer hoe hoog de adressendichtheid in deze

buurten is. Oftewel, hoeveel adressen zijn er aanwezig per vierkante meter. Een hogere

adressendichtheid betekent dat de buurt dichter bevolkt is. De staafjes geven aan hoeveel

procent van alle matches in de desbetreffende buurt betrekking hebben op ‘gezelschap’.

De figuur suggereert dat er relatief meer vraag naar gezelschap is in de dichtbevolkte

gebieden van de gemeente. Op het eerste oog lijkt dit een contra-intuïtieve uitkomst: hoe

dichter de mensen bij elkaar wonen, hoe eenzamer ze zijn. Een mogelijke verklaring zou

kunnen zijn dat er meer eenpersoonswoningen zijn in de dichtbevolkte gebieden; mensen

die alleen wonen hebben meer kans om behoefte te hebben aan gezelschap. Verder is het

bekend dat de sociale cohesie in minder dichtbevolkte gebieden vaak hoger is. Dat hangt

dan weer samen met de (intensiteit van de) relatie die men heeft met anderen in de buurt.

‘De stad’ wordt door velen als anoniem ervaren. Een verklaring vanuit een ander

perspectief is dat de vraag naar gezelschap in drukkere gebieden niet per se groter is maar

dat de kans op een match op het gebied van gezelschap verhoudingsgewijs groter is in

deze gebieden. Hoewel dit slechts mogelijke verklaringen zijn en nader onderzoek nodig is,

geeft dit voorbeeld wel aan dat relevante inzichten verworven kunnen worden door externe

data in te zetten.

Getalsmatig kan Figuur 28 inderdaad vertaald worden in een correlatie (zij het een

zwakke). Uit Tabel 12 blijkt dat het percentages eenpersoonshuishoudens een sterkere

determinant is voor de vraag naar ‘gezelschap’ dan de bevolkingsdichtheid. Dit ondersteunt

de eerste hypothese. Leeftijd – waarvan we hadden verwacht dat dit ook een determinant

is – blijkt niet samen te hangen met eenzaamheid. Met andere woorden, er is geen

verband tussen het percentage ouderen in een wijk en de (gemiddelde) vraag naar

‘gezelschap’ in die wijk.


Tabel 12. Correlaties tussen vraag naar gezelschap in een wijk x bevolkingsdichtheid, samenstelling huishouden en

leeftijd bewoners

De vraag naar ‘gezelschap’ wordt uiteraard door meer zaken beïnvloed dan

adressendichtheid en het aantal eenpersoonshuishoudens. Een andere mogelijke

determinant is de mate waarin buurtbewoners de mogelijkheid hebben om (eenvoudig)

contact te leggen met andere bewoners. In Figuur 29 is in het linker kaartje de relatieve

vraag naar ‘gezelschap’ gezamenlijk weergegeven met verschillende typen

ontmoetingsplaatsen. Het kaartje suggereert dat de behoefte aan gezelschap relatief laag

is in buurten met relatief veel ontmoetingsplaatsen.

Het rechter kaartje illustreert hoe de ontmoetingsplaatsen aan andere variabelen

gerelateerd kunnen worden; in dit geval het percentage sociale huurwoningen in de

verschillende buurten. Deze indicator kan gebruikt worden om mogelijke ‘aandachtswijken’

te identificeren. Dit kaartje suggereert dat de ontmoetingsplaatsen voornamelijk in deze

wijken aanwezig zijn.

De twee kaartjes gezamenlijk impliceren dat ontmoetingsplaatsen voornamelijk aanwezig

zijn in buurten met relatief veel sociale huurwoningen, en dat er in deze buurten (mede)

hierdoor relatief minder vraag is naar gezelschap via het BUUV-platform.

Variabele 1 Variabele 2 Correlatie

% matches gezelschap per buurt/wijk Omgevingsadressendichtheid 0,16

% matches gezelschap per buurt/wijk Eenpersoonshuishoudens 0,42

% matches gezelschap per buurt/wijk Gemiddelde leeftijd BUUV-gebruikers in de wijk -0,21

% matches gezelschap per buurt/wijk % 65-plus in de wijk -0,02

% matches gezelschap per buurt/wijk % 45-plus in de wijk -0,08

% matches gezelschap per buurt/wijk % Gehuwd -0,27

% matches gezelschap per buurt/wijk % Ongehuwd 0,22

% matches gezelschap per buurt/wijk % Gescheiden 0,05

% matches gezelschap per buurt/wijk % Verweduwd -0,03


Figuur 29. Aandeel gezelschap in matches (links), percentage sociale huurwoningen (rechts) en ontmoetingsplaatsen

in Haarlem

Op geografisch gebied kan ook in kaart gebracht worden hoe de vraag-aanbod-relatie is

tussen verschillende wijken. Interessant is met name in hoeverre er sprake is van een

asymmetrische relatie tussen verschillende wijken (helpt wijk A vaak wijk B terwijl het

andersom niet opgaat?). Deze inzichten kunnen uit de BUUV-data verkregen worden.

Hieronder is als voorbeeld de wijk ‘Boerhaavewijk’ beschreven. Uit de Figuren 30 en 31

blijkt inderdaad dat er soms sprake is van sterk asymmetrische relaties. Zo komt het

meeste aanbod voor de Boerhavewijk uit de Molenwijk maar is dat andersom niet het

geval. Met de Meerwijk is sprake van een meer symmetrische relatie.


Figuur 30. Aanbod van Boerhaavewijk aan andere buurten/wijken

Figuur 31. Ontvangen hulp door Boerhaavewijk

Overigens gaat het hier om gemiddelden op wijkniveau. Op het microniveau (individuele

hulprelaties) zou er bijvoorbeeld in het geval van Boerhavewijk versus Meerwijk nog steeds

sprake kunnen zijn van asymmetrie (dus lage mate van wederkerigheid) maar op

wijkniveau zouden de verschillen tegen elkaar weg kunnen vallen (uitmiddelen).

Prognoses

De grote meerwaarde van Big Data-analyses is dat er op basis van (grote hoeveelheden)

historische gegevens modellen kunnen worden opgesteld waarmee toekomstige

ontwikkelingen met een hoge mate van waarschijnlijkheid kunnen worden voorspeld. Door

prognoses te maken, kan tijdig ingespeeld worden op toekomstige ontwikkelingen. Dit kan

zeer waardevol zijn voor de totstandkoming van informele zorg in het algemeen, voor het

bijstellen van beleid op gemeente- of wijkniveau, of voor het kiezen van een strategische

richting van een initiatief (zoals BUUV).

Boerhaavewijk

Meerwijk

Parkwijk / Zuiderpolder

Slachthuisbuurt

Stuyvesant/Bomenbuurt

…

…

Aanbod

Vraag

Boerhaavewijk

Molenwijk

Meerwijk

Binnenstad

Oude Amsterdamse

buurt

…

…

Vraag

Aanbod


Een mogelijke toepassing van prognoses is om voortijdig in te kunnen schatten wat voor

type gebruikers het platform/initiatief heeft over een aantal weken, maanden of zelfs jaren.

Als vingeroefening hebben we hier bekeken of het mogelijk is om op basis van het huidige

gebruik van BUUV in te schatten hoe typen gebruikers zich naar de toekomst toe

ontwikkelen. Meer specifiek hebben we bekeken of de mate van aanbod-/vraaggerichtheid

van een gebruiker te ‘voorspellen’ is op basis van gebruik eerdere periodes.

Om dit te illustreren hebben we de meest basale methode genomen om vroegtijdig- en

toekomstig gebruik te relateren: het gebruik van correlaties. Onderstaand figuur geeft

weer hoe de aanbod-/vraaggerichtheid op basis van de eerste vijf matches samenhangt

met de aanbod-/vraaggerichtheid over alle matches 59 . Het blijkt dat deze sterk

samenhangen (correlatie van 0.94 en een R2 van 0,88). Met andere woorden, als bekend is

van gebruiker A wat de verhouding is van zijn/haar hulpvraag en -aanbod, dan is het vrij

zeker dat deze verhouding bij toekomstige matches standhoudt. Voorbeeld: Louise heeft

bij haar eerste 5 matches 4 keer hulp aangeboden (80%) en 1 keer hulp gevraagd (20%).

Waarschijnlijk heeft Louise na 20 matches 16 keer hulp aangeboden (wederom 80%) en 4

keer hulp gevraagd (wederom 20%).

Merk op dat er veel datapunten gelegen zijn in de linkeronderhoek en de

rechterbovenhoek. Daardoor lijkt het alsof de correlatie minder sterk is dan ze in

werkelijkheid is.

Figuur 32. Aandeel aanbod in eerste 5 matches ten opzichte van het aandeel aanbod in alle matches (van gebruikers

met minimaal 8 matches)

Deze sterke relatie geeft aan dat deze eigenschap, ‘de verhouding vraag en aanbod

waarvoor BUUV in eerste instantie gebruikt wordt’, heel stabiel is. Gegeven de hoge mate

van stabiliteit van de relatie hebben we ook gecontroleerd of de sterke samenhang ook al

optreedt in een vroeger stadium, dus na minder matches. Dat blijkt inderdaad zo te zijn:

zelfs op basis van de 3 eerste matches is de relatie al heel sterk (correlatie 0,91 en R2 van

0,84).

59 Voor gebruikers met minimaal 8 matches

R² = 0,8823

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

% a

an

bo

d in

all

e m

atc

hes



Figuur 33. Aandeel aanbod in eerste 3 matches ten opzichte van het aandeel aanbod in alle matches (van gebruikers

met minimaal 6 matches)

We hebben hier enkel nog gebruik gemaakt van eenvoudige statistische technieken

(Pearson correlatie). Met meer geavanceerde statistische technieken kunnen veel

verdergaande prognoses worden gemaakt. Voorbeelden van dergelijke technieken zijn

regressies (lineair, logistisch, multilevel e.d.), ‘decision trees’ en ‘k-nearest neighbours

classificatie'. Over het algemeen zijn daar wel meer observaties (datapunten) voor nodig.

Het bovenstaande voorbeeld heeft betrekking op de verhouding tussen vraag en aanbod

van gebruikers, maar prognoses kunnen ook op andere zaken betrekking hebben.

Voorbeelden zijn de toekomstige frequentie van bezoek, toekomstige (in)activiteit van

gebruikers, de toekomstige zorgvraag in een specifieke wijk enzovoort.

Automatische aanbevelingen (recommender system)

Het doel van een marktplaats als BUUV is om mensen elkaar te laten helpen en om

mensen bij elkaar te brengen. Het is daarom wenselijk dat mensen een match vinden.

Daarbij is het ook plezierig als het kwalitatief een goede match is, zodat het contact tussen

de BUUV-gebruikers goed bevalt.

Om de kans te vergroten dat er een geschikte match gevonden wordt kan een

‘recommender system’ gebruikt worden. Een dergelijks systeem geeft suggesties over

welke hulpvragen of hulpaanbod goed zouden kunnen aansluiten bij een specifiek

gebruikersprofiel. Zoals grote winkels zoals Amazon of Bol.com een (mogelijk) goed boek

kunnen voorstellen, zo kan een marktplaats een suggestie geven over welke

vrager/aanbieder wellicht goed zou passen bij een bepaalde soort gebruiker. De kracht van

recommender systems is dat deze match vrijwel real-time kan worden gemaakt. Dus

meteen na het invoeren van een zoekterm kunnen alternatieven worden getoond.

R² = 0,8356

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

% a

an

bo

d in

all

e m

atc

hes



Tabel 13. Voorbeeld melding aan aanbieder met behulp van recommender system. De gegevens in bovenstaande

figuur zijn fictief.

Om bovenstaande suggesties te krijgen, kunnen verschillende methodes gebruikt worden,

waaronder:

Op basis van de wens van de gebruiker: gebruikers expliciet vragen of ze voorkeur

hebben, en zo ja welke, bij bepaalde hulpvragen. Zo kan het mogelijk zijn dat een

gebruiker graag zijn/haar hobby zou uitvoeren met een leeftijdsgenoot of met

iemand die dicht in de buurt woont. Op basis van deze voorkeuren zouden

aanbieders die voldoen aan deze voorkeuren een melding of berichtje kunnen

krijgen. Uiteraard zouden gebruikers de mogelijkheid moeten kunnen krijgen om

als aanbieder deze meldingen wel of niet te ontvangen.

Op basis van eerder gemaakte matches of eerder succes: op basis van eerder

gemaakte (succesvolle) matches kan een model gemaakt worden die een

inschatting kan maken over welke matches succesvol zullen worden. Dit is

wederom een variant op het prognose-model. Ook met een dergelijk model kunnen

de gebruikers de mogelijkheid krijgen om hier wel of geen gebruik van te maken.

Een model op basis van andere eigenschappen (wijk, leeftijd, geslacht, frequentie

gebruik BUUV, hulpvraag i.p.v. daadwerkelijke matches). Ook kunnen al deze

eigenschappen gecombineerd worden met succesvolle matches uit het verleden.

Een model gebaseerd op andere gebruikers, waarvan de situatie gelijksoortig is.

Bekeken kan worden welke andere gebruikers veel gelijkenissen vertonen. Van

deze gebruikers kan weer bekeken worden met welke aanbieders zij goede

ervaringen hebben gehad. De kans dat jij als gebruiker hier een succesvolle match

mee zult hebben zal hierdoor relatief groter worden.

Geavanceerde recommender systemen gebruiken meestal een combinatie van

verschillende databronnen. Sommige systemen bevatten ook een random element

waardoor de match verrassend kan uitvallen. Zo wordt de variëteit in het aanbod van

alternatieven vergroot.

Merk op dat een dergelijk systeem nooit een verplichtende functie moet krijgen, aangezien

zelfs de beste modellen geen garanties bieden. De geboden suggesties moeten daarom een

hulpstuk zijn, en geen substituut van het eigen zoekproces. Het is te vergelijken met een

winkelbediende die een suggestie geeft voor een geschikt cadeau voor een familielid.

U bent misschien geïnteresseerd in de hulpvraag van:

Naam Rubriek Titel Wijk LinkJan Gezelschap Wil graag koffie drinken.. Binnenstad Klik hierMarianne Koken Kan iemand helpen… Meerwijk Klik hierKees Hobby Zou graag met iemand… Leidsebuurt Klik hierJacqueline Koken Iemand zin om samen… Molenwijk Klik hier


Proeftuin 2: Koppelvlak Jalp Tilburg

Inleiding

Jalp is het digitale WMO-loket van Biblionet ID. Het systeem bestaat uit ongeveer 600

artikelen en is een verbindende laag bovenop een aantal applicaties en dataset (voor de

sociale kaart). In wezen is Jalp een zoekmachine die semi-geautomatiseerd op een

gestructureerde wijze allerhande content ontsluit op het domein van sociale zaken (en

sinds kort ook binnen het domein werk & inkomen i.s.m. Stimulansz).

De strategie van Biblionet ID is om, op een hele flexibele wijze – koppelingen te maken

met zoveel mogelijk relevante content, naast de eigen content. Dit kan de content van de

klanten zijn (gemeenten) of van derde partijen (die hun content meestal al leverden aan

de gemeenten). Voorbeelden van dit soort derde partijen zijn de digitale informele

zorgportalen WeHelpen en BUUV. Bij voorkeur haalt Biblionet ID daarbij alle content op via

webservices en indexeert de content zodat ze qua structuur goed in haar eigen CMS past

(de Jalp-engine). Het voordeel van deze methode is dat Biblionet ID vrijwel elk soort

content aankan, en dat de gemeente waar de content draait, niets aan zijn structuur hoeft

aan te passen.

Het hart van Jalp is echter de zoekmachine en in deze case baseren we de analyse dan ook

voornamelijk op de zoektermen die door de gebruikers van Jalp zijn gebruikt. Jalp

ondersteunt de gebruiker door middel van een virtuele assistente (een chatbot genaamd

Else). Dit is in wezen een recommender system dat de gebruiker vragenderwijs suggesties

doet voor het soort informatie waar zij of hij op zoek naar is. De chatbot koppelt waar

mogelijk de (eind)vraag van de gebruiker aan één van de meer dan 750

voorgestructueerde queries die binnen Jalp zijn aangemaakt. Dit zijn inhoudelijke

koppelingen tussen verschillende datasets die (grotendeels handmatig) worden

aangemaakt. Het doorverwijzen van de gebruiker naar geschikte informatie gaat altijd in

drie opeenvolgende stappen:

1. “Zelf doen” : Er wordt gekeken of er teksten beschikbaar zijn over het specifieke

onderwerp (vergelijk een lijst met Frequently Asked Questions).

2. “Samen doen” : Daarna wordt er gekeken of zelfhulp beschikbaar is voor het

specifieke onderwerp. Er wordt gezocht in informale zorgportalen zoals WeHelpen

en BUUV.

3. “Laten doen” : er wordt doorverwezen naar professionele hulp. Er wordt gezocht in

sociale kaarten (zoals INVIS, G!DS en MEE).

Als er dus geen geschikte teksten beschikbaar zijn in de bibliotheek van Jalp wordt er via

een directe koppeling doorverwezen naar de relevante zorgcategorie binnen het digitale

informele zorgportal dat de gemeente aanbiedt. Als er geen relevante koppeling kan

worden gevonden met een DIZ wordt er tenslotte doorverwezen naar een sociale kaart. Bij

MEE gebeurt dat op het generieke niveau van organisaties, bij INVIS en GIDS kan ook een

directe link op het diepere niveau van individuele producten en diensten van de

professionele organisaties worden gemaakt.

Verbeteren resultaten van zoekopdrachten

Voor gebruikers van Jalp Tilburg is het van belang dat zij de informatie vinden waarnaar ze

op zoek zijn. Eén van de routes om bij informatie te komen is door het gebruik van de

zoekbalk. Een gebruiker kan hier een zoekterm intypen en krijgt vervolgens resultaten

terug (mits beschikbaar).


Om dit zoeksysteem goed te laten werken is het belangrijk dat de resultaten goed

aansluiten bij de vraag en de zoekterm van de gebruiker. Om de dienst te verbeteren is

het nuttig om in kaart te brengen welke (populaire) zoekwoorden tot niet-bevredigende

resultaten voor de gebruiker leiden. Vervolgens kan bekeken worden of de resultaten die

gekoppeld worden aan deze zoekterm verbeterd kunnen worden.

Een indicator voor een niet-bevredigend resultaat is wanneer de gebruiker zijn zoekterm

verfijnt; zijn oorspronkelijk zoekterm was blijkbaar niet toereikend. Via het eigen log-

systeem van de website of via Google Analytics zijn statistieken over zoektermen en

verfijningen beschikbaar.

Een mogelijke aanvliegroute is om naar de zoektermen te kijken die het meest verfijnd

worden. Hoewel dit inhoudelijk een legitieme aanvliegroute is, is het risico dat tijd en

moeite wordt gestoken in zoektermen die amper gebruikt worden. Bijvoorbeeld: de

zoekterm “vrijwilliger” is twee keer gebruikt, en is twee keer verfijnd. Het

‘zoekverfijningspercentage’ van de zoekterm “vrijwilliger” is weliswaar 100%, maar de

term is niet erg relevant omdat deze slechts twee keer gebruikt is.

Het is dus wenselijk om zoektermen in kaart te brengen die zowel (1) vaak gebruikt

worden en (2) vaak tot een nieuwe zoekopdracht leiden. Een manier om deze woorden te

identificeren is door het volgende uit te rekenen:

Aantal keer dat een zoekverfijning toegepast wordt op woord X = Aantal

zoekopdrachten voor woord X * percentage zoekverfijningen

Dit kan leiden tot resultaten zoals hieronder in de tabel weergegeven.

Tabel 14. Zoektermen binnen Jalp, waarna vaak opnieuw gezocht moet worden

Bovenstaande zoektermen leiden (in absolute zin) tot een redelijk aantal nieuwe

zoekopdrachten. Voor deze woorden kan in detail bekeken worden welke resultaten

getoond worden, en bij welke resultaten deze gebruikers tijdens hun bezoek aan de site

uiteindelijk uitkomen. Wanneer deze gebruikers vaak bij een zelfde andere pagina

uitkomen, kan die pagina wellicht in eerste instantie als resultaat geboden worden.60

60 Nota bene, we hoeven hiervoor niet de identiteit van een gebruiker te weten: zolang de gebruiker op de website

blijft, kunnen we haar of zijn bezoekpaden tijdens dat bezoek koppelen op basis van de ID van de web sessie. Als

de bezoeker cookies aan heeft staan, kan het surfgedrag van dezelfde bezoeker op de website ook aan

herhaalbezoeken worden gekoppeld.

Zoekterm Totaal aantal unieke zoek-opdrachten

% zoek verfijning

en

#nieuwe zoek opdrachten

schoonmaken 46 50% 23

mantelzorg 74 28% 21

rolstoel 53 35% 19

hulp bij het huishouden 32 52% 17

huishoudelijke hulp 39 41% 16

thuiszorg 60 24% 15

gemeente tilburg 16 91% 15

zorg 19 75% 14

hulp aan huis 27 42% 11

schulden 33 34% 11

Waar kan ik als gehandicapte sporten? 28 38% 11

hulp 10 100% 10


Verbeteren suggesties voor andere pagina’s binnen de website

Een andere route om bij informatie te komen is door de website te ‘browsen’ op

onderwerpen. Zo kan een gebruiker bijvoorbeeld het thema ‘Vervoer en mobiliteit’

selecteren. Binnen dit thema kan de gebruiker weer sub-thema’s selecteren, zoals

‘Taxivervoer’, ‘Lopen’ of ‘Hulp van anderen’. De sub-thema’s kennen weer sub-sub-

thema’s: bij het sub-thema ‘Lopen’ horen bijvoorbeeld de sub-sub-thema’s ‘Rolstoel’ en

‘Rollator’. De toegang verloopt dan dus niet ‘vrij’ via het open zoekveld maar is gebonden

aan de structuur van de website die vooraf is bepaald.

Wanneer een gebruiker op de website bij een resultatenpagina uitkomt (bijvoorbeeld

‘Rolstoel’), krijgt deze informatie aangeboden over dit onderwerp. Daarnaast worden

suggesties geboden van andere pagina’s op de website die mogelijk relevant zijn voor de

gebruiker. Momenteel geeft Jalp al goede suggesties, gebaseerd op andere pagina’s binnen

hetzelfde thema.

Mogelijke andere relevante suggesties voor informatiepagina’s liggen niet binnen hetzelfde

thema (bijv. vervoer), maar liggen buiten dit thema (bijv. hulp in het huishouden).

Voorbeeld: het is mogelijk dat iemand die een rolstoel krijgt niet alleen informatie nodig

heeft over de rolstoel zelf, maar ook mogelijk hulp nodig gaat hebben bij andere zaken

(zoals huishouden, sporten e.d.). Dergelijke onderwerpen, die gerelateerd zijn aan de

situatie van de gebruiker, zouden mogelijk relevante suggesties kunnen opleveren.

Onderstaand figuur geeft dit schematisch weer:

Figuur 34. Structuur van Jalp Tilburg en mogelijke nieuwe connecties

Huishouding Gezondheid en zorgVervoer en mobiliteit …

Jalp Tilburg

Taxivervoer Hulp van anderen

Lopen …

Rolstoel Rollator …

Verpleging

Verpleging thuis


Er zijn op hoofdlijnen twee manieren om deze suggesties alsnog mee te nemen in het

recommender system:

1. Handmatig: door dergelijke kruisverbanden zelf in kaart te brengen, kunnen

paginasuggesties worden toegevoegd op de website. Men kan hiervoor gebruik

maken van bijvoorbeeld brainstorms of gesprekken met gebruikers. Nota bene, dit

is de route die in Jalp wordt gebruikt bij de voorgestructureerde queries.

2. Data-gedreven: dergelijke kruisverbanden kunnen uit de gebruiksdata gehaald

worden. Wanneer gebruikers bijvoorbeeld vaak de informatiepagina ‘Rolstoel’

raadplegen, gevolgd door de informatiepagina ‘Verpleging thuis’ (ergens verderop

in hun gebruik van Jalp Tilburg), kan deze laatste informatiepagina als suggestie

getoond worden bij de pagina ‘Rolstoel’.

Een gangbare methodologie om van data naar concrete suggesties te komen is door het

inzetten van een zogenaamde ‘association analysis’. Met deze analyses kunnen associaties

tussen pagina’s in kaart gebracht worden.

Een voorbeeld uit de retail is dat mensen die chips kopen ook cola kopen. Merk op dat dit

niet automatisch betekent dat mensen die cola kopen ook chips kopen. Het kan

bijvoorbeeld zo zijn dat cola regelmatig door een gezin gekocht wordt voor wekelijks

gebruik (en chips niet), maar dat wanneer ze een feestje hebben wel chips kopen, en

daarbij gegarandeerd ook cola kopen. Net als met producten die in de winkel gekocht

worden, kan zo ook geanalyseerd worden of gebruikers die interesse hebben in webpagina

A, ook interesse hebben in webpagina B.

De mogelijke combinaties op basis van twee pagina’s zijn:

Figuur 35. Mogelijke combinaties voor twee pagina's in een association analysis

Voor de website kunnen zowel optie 1, 2 als 3 relevante aanknopingspunten bieden.

Om op basis van data vast te stellen welke associaties tussen pagina’s interessant zijn

worden er twee kernconcepten gebruikt:

‘Support’: welk aandeel van de gebruikers bekijkt pagina A en/of pagina B

‘Confidence’: indien gebruikers pagina A bekijken: hoe vaak leidt dit tot het

bekijken van pagina B (en andersom)

De ‘support’ zegt dus iets over hoe relevant de pagina is in het totale gebruik van de

website. Een pagina die door veel gebruikers bekeken wordt, heeft hoge support. De

‘confidence’ zegt iets over hoe sterk de associatie is tussen A en B. Een hogere confidence-

waarde komt overeen met een sterkere relatie.

A B B A&

A B B A&

A B B A&

A B B A&

1

2

3

4


Pagina’s en paginakoppels die zowel een hoge support als confidence hebben zijn goede

kandidaten om als suggesties aan te geven op de desbetreffende informatiepagina’s. De

voordelen van deze data-gedreven benadering zijn dat (1) relaties blootgelegd kunnen

worden die door de portaalhouders in het handmatige spoor niet geïdentificeerd zijn en (2)

dat dergelijke kruisverbanden tijdsefficiënt geïdentificeerd kunnen worden (ook wanneer er

sprake is van duizenden onderwerpen).

Gebruik van Jalp relateren aan externe data

Om meer inzicht te krijgen in het gebruik van Jalp kan, net als bij BUUV, ook externe data

gekoppeld worden aan de gebruikscijfers. Bij BUUV hebben we deze koppeling op basis van

locatie (6 digit postcode/wijkniveau) gemaakt. Louter ter illustratie noemen we hier twee

vrij willekeurige koppelingen op basis van tijd.

1. Data over het weer van de KNMI: de hypothese is dat mensen vaker van het

internet gebruik maken als het buiten slecht weer is. Om deze aanname te toetsen

hebben we de hoeveelheid neerslag per dag is gekoppeld aan het gebruik van Jalp

Tilburg. Er blijkt geen verband te zijn tussen veel regen en het gebruik van Jalp

Tilburg. Oftewel, het is niet het geval dat mensen Jalp Tilburg vaker bezoeken

wanneer het buiten regent.

2. Nieuwsberichten (uit de politiek): de hypothese is dat de soort zoekopdrachten

op Jalp sterk wordt beïnvloed door de onderwerpen die op dat moment in het

nieuws zijn. We hebben dat hier andersom getoetst door te kijken of de pieken in

het verkeer van Jalp samenvallen met specifieke onderwerpen in het nieuws die

direct te maken hebben met de content die op en via Jalp wordt aangeboden. Dat

blijkt inderdaad het geval te zijn. Een groot deel van het gebruik van Jalp Tilburg is

gerelateerd aan het thema ‘bijzondere bijstand’. In het totale gebruik van Jalp

Tilburg is een piek te zien in aan het eind van 2013. Dit is precies de periode

geweest waarin het wetsvoorstel voor het aanpassen van de bijstand geopperd

werd. De data suggereert dus dat mensen in deze periode veel onzekerheid hadden

en graag wilde weten wat de wetsvoorstellen voor impact voor hen zouden hebben.

Figuur 36. Trends in web traffic (# page views) op Jalp Tilburg versus gemeten neerslag (in 0,1mm) in Tilburg ,

oktober 2012-juni 2014

0

100

200

300

400

500

600

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Neersla

g (

in 0

,1 m

m)

# P

ag

inaw

eerg

aves

Datum

#Paginaweergaves Neerslag (in 0,1mm)

Wetsvoorstel 'WWB

Maatregelen'

Bijstandsgerechtigden mogen voorkeur voor

tegenprestatie

uitspreken


De voorbeelden laten de kracht en zwakte zien van het koppelen met externe data. Er zijn

in theorie een oneindig aantal datasets en variabelen beschikbaar die conceptueel gezien

allemaal te linken zijn aan bepaalde interne variabelen. Als er teveel vanuit de data wordt

gedacht, is er altijd wel een externe variabele te vinden die ogenschijnlijk een verklaring

geeft voor een bepaald patroon in een interne dataset. 61 Het gevaar van schijnverbanden

(spurieuze verbanden) ligt dan op de loer. Het is daarom altijd van groot belang om bij

data mining exercities vooraf een degelijk causaal model te hebben waarin vooraf de

belangrijkste verbanden schematisch worden weergegeven. Dat geldt in nog sterkere mate

voor de analyse van grote datasets, omdat men dan al snel verzinkt in grote hoeveelheden

data en omdat tegelijkertijd het aantal statistisch significante verbanden dat kan worden

gevonden toeneemt met de hoeveelheid data.62

61 Zie bijvoorbeeld http://tylervigen.com/ voor een aantal vermakelijke schijnverbanden.

62 Dat komt omdat in grote datasets afwijkingen eerder worden veroorzaakt door variantie (lees: ruis) in de data zelf

dan door informatie (lees: signaal).

http://tylervigen.com/


Bijlage 7: Datasets sociaal domein

Dataset Bron Omschrijving (indicatoren) URL

Basisrapportage

AWBZ

CIZ De CIZ Basisrapportage AWBZ geeft

informatie over het aantal inwoners met een

indicatie voor AWBZ-zorg in Nederlandse

gemeenten en andere geografische gebieden,

zoals zorgkantoorregio’s en provincies. Sinds

2010 biedt de CIZ jaarlijks een rapportage.

http://ciz.databank.nl/

Beleidsinformati

e Jeugd

Bureaus

Jeugdzor

g

Jeugdzorg Nederland biedt haar leden

belangrijke informatie waarmee zij hun

onderneming efficiënt kunnen leiden. Cijfers

en gegevens die hen helpen strategische

beleidskeuzes te maken. Dat kan gaan om

cijfers over wachtlijsten of het aantal kinderen

dat jaarlijks in een pleeggezin terechtkomt.

Maar ook over de effecten van de jeugdzorg

en hoe je die kunt meten.

http://www.jeugdzorgnederland.nl/beleid

sinformatie/

GECON CBS De Gezondheidsenquête wordt jaarlijks

afgenomen sinds 2010 (opvolger van POLS)

en bestrijkt de thema’s gezondheid, medische

contacten, leefstijl en preventief gedrag van

de Nederlandse bevolking. De enquete bevat

drie modules, waarvan de eerste een

basisvragenlijst, de tweede een

gezondheidsenquête met vragen o.a. over

leefgewoonten, beperkingen, medische

contacten en verzekeringen. Tot slot een

vervolgmodule (voor personen van 12 jaar en

ouders) met vragen over gevoelens, alcohol

en drugs en beweging.

http://www.cbs.nl/nl-

NL/menu/themas/gezondheid-

welzijn/methoden/dataverzameling/korte

-

onderzoeksbeschrijvingen/gezondheidsen

q-vanaf-2010-kob.htm

GEMON CBS,

RIVM,

GGD

De Gezondheidsmonitor is een samenvoeging

van gegevens van personen van 19 jaar en

ouder uit de CBS Gezondheidsenquête en de

Volwassenmonitor (VGZ), Ouderenmonitor

(GZO) van alle 28 GGD’s. De dataset bestrijkt

de volgende thema’s: ervaren gezondheid,

functiebeperkingen, langdurige aandoeningen,

mantelzorg geven, roken, alcoholgebruik,

lengte, gewicht en lichamelijke activiteit. De

steekproef is zo geconstrueerd dat er

uitspraken kunnen worden gedaan op

wijkniveau.




-

onderzoeksbeschrijvingen/gezondheidsm

onitor2012-kob.htm

HulpMiddelenWi

jzer

Vilans Actueel overzicht van allerhande hulpmiddelen

voor gebruikers en hun netwerk (bijv.

mantelzorgers) bij bijvoorbeeld mobiliteit of

persoonlijke verzorging. De insteek is

gebruikers onafhankelijke, betrouwbare

informatie te bieden. Het project wordt

uitgevoerd door Vilans en gefinancierd door

het Ministerie van Volksgezondheid.

http://www.hulpmiddelenwijzer.nl/

Inschrijvingen

UWV-

werkbedrijf

UWV Feiten over arbeidsmarkt. Stand- en

stroomcijfers van WW-uitkeringen naar

sector, leeftijd, duur, geslacht en regio. Bij

UWV ingediende vacatures. Bij UWV

ingediende ontslagaanvragen en door UWV

http://www.uwv.nl/OverUWV/publicaties

/Kennis_onderzoeken/arbeidsmarktinfor

matie/UWV_Nieuwsflits_Arbeidsmarkt_ja

nuari_2014.aspx

http://ciz.databank.nl/

http://www.cbs.nl/nl-NL/menu/themas/gezondheid-welzijn/methoden/dataverzameling/korte-onderzoeksbeschrijvingen/gezondheidsenq-vanaf-2010-kob.htm






http://www.cbs.nl/nl-NL/menu/themas/gezondheid-welzijn/methoden/dataverzameling/korte-onderzoeksbeschrijvingen/gezondheidsmonitor2012-kob.htm








verleende ontslagvergunningen over

arbeidsmarkt

Jobfeed

Vacatures

Jobfeed Actueel overzicht van vrijwel alle nieuwe

vacatures die in Nederland op het internet zijn

verschenen.

https://www.jobfeed.nl/home.php

Jongeren met

indicatie voor

AWBZ-zorg

CIZ en

BJZ

De indicatiecijfers hebben betrekking op

indicaties die zijn afgegeven door het

Centrum indicatiestelling zorg (CIZ) en door

één van de Bureaus Jeugdzorg (BJZ). In dit

onderzoek wordt het aantal jongeren afgeleid

uit bestanden van het CIZ en de Bureaus

Jeugdzorg. Deze registratiegegevens worden

gecombineerd en aangevuld met gegevens uit

het Sociaal Statistisch Bestand van het CBS

en gegevens uit de GBA. De indeling naar

regio is gemaakt op basis van het

woonplaatsbeginsel in de nieuwe Jeugdwet

2015. Hiervoor is een beslisboom ontwikkeld

in nauwe samenwerking met het Ministerie

van VWS, SCP, onderzoeksbureau Cebeon en

Jeugdzorg Nederland.




-onderzoeksbeschrijvingen/jongeren-

indicatie-awbz-kob.htm

Landelijke

Medische

Registratie

PRISMA

NT

Sinds 1964 verstrekt LMR jaarlijks medisch

administratieve informatie m.b.t. klinische

ziekenhuiszorg (incl. dagverpleging) in

Nederland. Dit ter ondersteuning van het

beleid van ziekenhuizen en daarbinnen

werkzame specialismen. Variabelen beslaan

o.a. de ziekenhuisgegevens, patiëntgegevens,

gegevens over opname, verrichtingen,

nazorg-instantie, nazorg-type en periode van

behandeling.

http://www.dutchhospitaldata.nl/registra

ties/lmrlazr/Paginas/default.aspx

LINH NIVEL LINH verzamelt productiegegevens, aantallen

contacten, geneesmiddelenvoorschiften en

verwijzingen vanuit een netwerk van 85

geautomatiseerde huisartsenpraktijken, die

samen bijna 350.000 ingeschreven patiënten

hebben. LINH is het enige registratieproject

dat een representatief beeld kan geven van

deze ontwikkelingen op nationaal niveau.

NIVEL, IQ

http://www.nivel.nl/linh-intro

Sociaal

Statistisch

Bestand

CBS Bestaat uit een aantal onderling gekoppelde

registers, waarin demografische en sociaal-

economische gegevens zijn opgenomen.

Daarnaast bestaan er SSB-satellieten

waarmee een bepaald onderwerp nader wordt

beschreven. Door de registers onderling te

koppelen is een groot aantal gegevens over

personen, banen en uitkeringen integraal

beschikbaar voor het samenstellen van

statistische overzichten. Doordat de

informatie ook voor meerdere jaren aan

elkaar gekoppeld is, kunnen mensen gevolgd

worden in de tijd.


NL/menu/informatie/onderzoekers/ssb/d

efault.htm

VAAM NIVEL

en NPCF

Met VAAM willen NIVEL en NPCF een bijdrage

leveren aan de discussie over een zo goed

mogelijke afstemming van het aanbod van

eerstelijnsvoorzieningen op de lokale vraag.

http://vaam.nivel.nl/

http://vaam.nivel.nl/



Een belangrijke rol is daarin weggelegd voor

het lokale niveau. De applicatie biedt

gebruikers op basis van demografische

kenmerken van een populatie (bijvoorbeeld

postcodegebied) een schatting van het aantal

contacten of contacturen per tijdseenheid.

Verwijsindex

Risico Jongeren

Ministeri

e van

Volksgez

ondheid,

Welzijn

en Sport

De VIR is een landelijk digitaal systeem

waarin hulpverleners meldingen kunnen doen

over jongeren tot 23 jaar met problemen. Een

melding omvat: identificatiegegevens van de

jongere, gegevens van de meldende instantie,

datum van de melding en contactgegevens

van de meldende instantie. De aard van de

meldingen wordt niet bijgehouden, deze staat

alleen in het dossier van de hulpverlener. De

VIR is opgezet om ervoor te zorgen dat

instanties minder langs elkaar heen werken

en hulpverleners sneller met elkaar in contact

komen.

http://www.rijksoverheid.nl/onderwerpe

n/jeugdzorg/vraag-en-antwoord/wat-is-

de-verwijsindex-risicojongeren-vir.html

Weer, Klimaat

en

seismologische

dataets

KNMI KNMI verstrekt datasets met o.a. dagelijkse

gemiddelde temperatuur en neerslag in

Nederland

https://data.knmi.nl/portal/KNMI-

DataCentre.html

Wijken en

Buurten 2004 -

2013

CBS Kerncijfers Wijken en Buurten bestrijkt de

thema’s bevolking, wonen, energie,

onderwijs, arbeid, inkomen, sociale zekerheid,

bedrijven, motorvoertuigen, voorzieningen,

oppervlakte en bodemgebruik. Er zijn

gegevens beschikbaar over personen,

huishoudens, woningen, energieverbruik,

leerlingen/studenten, werkzame personen,

uitkeringen, inkomens, bedrijfsvestigingen,

motorvoertuigen, diverse voorzieningen zoals

ziekenhuizen en kinderdagverblijven en

bodem naar type (land/water) en gebruik.


NL/menu/themas/dossiers/nederland-

regionaal/cijfers/incidenteel/maatwerk/w

ijk-buurtstatistieken/kwb-

recent/default.htm

WoonOnderzoek

Nederland

(WoON)

CBS Onderzoek naar hoe mensen wonen en willen

wonen. Gegevens over samenstelling van

huishoudens, de woning, de woonlasten,

woonwensen en woonomgeving.


NL/menu/themas/bouwen-

wonen/publicaties/artikelen/archief/2013

/2013-020-pb.htm

Zorgkaart

Nederland

NPCF Overzicht met kwaliteitsbeoordelingen van

patiënten over het zorgaanbod in Nederland.

http://www.zorgkaartnederland.nl/conte

nt/over-zorgkaartnederland

http://www.zorgkaartnederland.nl/conte

nt/over-zorgkaartnederland

http://www.zorgkaartnederland.nl/content/over-zorgkaartnederland





Bijlage 8. Juridische regelingen

Regelingen Juridische relevantie van de handeling Betrokkenen Karakter

regeling

Algemene wet

bestuursrecht (Awb)

Actief en passief openbaar maken is een besluit in

de zin van de Awb, met alle rechtsgevolgen van

dien (zorgvuldigheid, rechtsmiddelen etc.).

Daarnaast is iedere handeling en ieder besluit aan

de regels van de Awb gebonden.

Tenslotte bevat de regeling ook voorschriften over

electronische communicatie.

Bestuursorganen aan de

ene kant en burgers en

bedrijven aan de andere

kant

Grotendeels

dwingend recht

Wet openbaarheid van

bestuur (Wob)

of informatie openbaar is, wordt in grote mate

bepaald door de Wob. Daarnaast bepaalt de Wob

welke regels de overheid in acht moet nemen als

het hergebruik van informatie toestaat

Bestuurs- en

overheidsorganen aan

de ene kant

Grotendeels

dwingend recht

Inspirewet en andere

bijzondere regelingen

Op sommige informatie (zoals milieu en geo-

informatie) zijn bijzondere, van de Wob afwijkende

dan wel aanvullende, regimes van toepassing

Bestuursorganen Grotendeels

dwingend recht

Wet bescherming

persoonsgegevens

(Wbp)

Als de ingenomen en/of uitgegeven informatie

persoonsgegevens bevat, is de handeling een

verwerking in de zin van de Wbp, met alle

rechtsgevolgen van dien (doelbinding,

informatieplichten etc.).

Mogelijk zullen sommige data ‘bijzondere

persoonsgegevens’ zijn, waarop een zwaarder

verwerkingsregime rust

Natuurlijke personen en

verantwoordelijken (=

zij die

persoonsgegevens

verwerken)

Grotendeels

dwingend recht

Algemeen deel

Burgerlijk wetboek (BW)

Acceptatie van voorwaarden gesteld aan

hergebruik resulteert in een overeenkomst, met

alle rechtsgevolgen van dien

(nakomingsverplichtingen, etc.).

Schending van verplichtingen levert (tenminste)

onrechtmatig handelen op, met alle gevolgen van

dien (schadevergoedingsverplichtingen etc.).

Biedt een instrumentarium om afspraken te

maken over inname en uitgifte van data (en

diensten)

Ziet op alle handelingen

voor zover ze niet door

de Awb geregeld worden

Verbintenissen-

recht, waaronder

contractenrecht,

biedt veel ruimte

en

aanknopingspunte

n voor aanvullende

afspraken

Auteurswet (Aw) en

Databankenwet (Dw)

Inname en uitgifte zijn openbaarmaking en/of

verveelvoudiging in de zin van de Aw en Dw, die in

de regel toestemming van de rechthebbende

behoeft

Via licenties kunnen aanvullende afspraken

gemaakt worden

Rechthebbenden op de

inhoud hebben een

‘absoluut recht’ (in te

roepen tegen eenieder.

Veel ruimte om

aanvullende of

afwijkende

afspraken te

maken

Consumentenrecht Als het portaal ook uitlevert aan niet professionele

afnemers, kan consumentenrecht van toepassing

worden

Consumenten en

wederpartijen van

consumenten

Gedeeltelijk

dwingend recht


Regelingen Juridische relevantie van de handeling Betrokkenen Karakter

regeling

Algemene

voorwaardenrecht

Als de portal bij inname en uitgifte gebruik maakt

van standaard voorwaarden (licenties), dan vallen

die onder een speciaal regime van algemene

voorwaarden

Dit regime beschermt de wederpartijen van het

portaal, onder meer door eisen te stellen aan de

beschikbaarheid en de inhoud van de voorwaarden

Niet professionele partijen (en zij die daarop

lijken) worden extra beschermd

Gebruiker en wederpartij

van algemene

voorwaarden

Grotendeels

dwingend recht

Mededingingswet (Mw),

waaronder wet Markt &

Overheid

Europees Verdrag

Hergebruikrichtlijnen

Activiteiten van de portaalhouder kunnen een

marktactiviteit zijn, met alle gevolgen van dien

(discriminatieverbod, verbod misbruik te maken

van een machtspositie etc.).

Hergebruikregels kleuren ruimte verder in (verbod

exclusiviteit, discriminatie etc.)

Marktpartijen Grotendeels

dwingend recht

Aanbestedingswet Het opzetten van een portaal (door de overheid)

kan onder de aanbestedingsregels vallen

Aanbestedende

overheidsorganisatie

Grotendeels

dwingend recht

Rechtspersonenrecht De juridische vormgeving van het dataportaal is

afhankelijk van te maken keuzes rond

zeggenschap en financiering. Wordt besloten het

portaal ‘op afstand’ te zetten (en/of ‘te delen’),

dan kan gekozen worden uit een variëteit van

privaatrechtelijke vehikels, zoals een stichting, een

vereniging, een coöperatie, maar ook een BV

Overheidsorganisatie en

haar ketenpartners

Toplaag vooral

dwingend, maar

daaronder (interne

afspraken in

bijvoorbeeld

statuten of

reglementen) veel

ruimte

Contact:

Dialogic Hooghiemstraplein 33-36 3514 AX Utrecht Tel. +31 (0)30 215 05 80 Fax +31 (0)30 215 05 95 www.dialogic.nl

inventarisatie Digitale Informele Zorgdiensten en de...

Documents

Transcript of inventarisatie Digitale Informele Zorgdiensten en de...